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【主要职责】
1. 负责分布式计算平台、数据仓库的设计、建模和代码开发工作; 
2. 负责离线/实时计算框架的设计和实现,助力AI算法在游戏中的快速高效落地; 
3. 对所负责系统进行规划,并结合项目不断优化和升级,提升性能、稳定性、可用性及扩展性; 
4. 能够参与到技术预研和技术攻关,突破系统和项目中的技术难点。 

【任职要求】
1. 本科及以上学历,计算机相关专业; 
2. 熟练掌握C++/Java/ Python/ Go 中的一项或多项,具备扎实的编码能力和良好的编程习惯,了解linux 操作系统; 
3. 踏实严谨,责任心强,具备owner 意识,并能自我驱动成长。善于沟通和协调,有出色的执行力; 
4. 具有良好的逻辑思维能力和数据洞察力,乐于挑战没有明显答案的问题,对新技术有强烈的学习热情。 

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05-12 10:10
已编辑
门头沟学院 人工智能
写这篇之前我犹豫了挺久。一方面是怕被人骂,"又一个收割焦虑的转行帖";另一方面是看了太多用 GPT 套娃出来的「学习路线」文章,AI 味重得让人没法读完。所以这篇全是亲身踩过的坑,时间线、用过的项目、当时的心路全都尽量原样写出来。如果你是大学生在迷茫要不要转 AI,或者已经在转的路上,希望能给点参考。 一个反共识的开场:你以为进 OpenAI 的人都是博士? 先讲个故事,跟我没关系,但跟所有想转 AI 的人都有关系。 OpenAI 的 Sora 团队(就是搞文生视频那个)一共 13 个人。这里面有两个人特别有意思: Will DePue,密歇根大学计算机系,直接辍学了。17...
_hengheng:我也本,也算是做ai相关,我最开始感觉做ai工程师有多么多么困难,后来发现懂了原理后整体训练完全可以看成一个流程化的内容,开源方案太多了,大多基本都是按着模子在自家业务上做各种操作,就算是大厂的小部门也没那么多资源去训基模,反而更多的是像怎么把技术往业务方向靠近了,不过当前时代如果本科学历没那么好加上自己执行力不是特别强还真不建议走ai工程师这条路,可以试试其他ai的偏业务方向,不然校招不太好杀出来
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代码飞升AL:同学院本 你这都是无效实习和跳槽 下一段底线是去一个稍微知名的公司 本质是骑驴找马 你这一直骑驴换来换去没什么区别
双非有机会进大厂吗
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