有点饿 level
获赞
28
粉丝
12
关注
10
看过 TA
154
University of Southampton
2021
数据挖掘
IP属地:浙江
暂未填写个人简介
私信
关注
淘天集团-1688用户增长算法资深工程师我们是谁?一支用算法驱动电商用户增长的核心团队,正以创业心态构建1688下一代智能增长引擎。这里没有墨守成规,只有直面亿级用户场景的挑战与机遇!你需要做什么?· 打造新一代增长算法体系:深耕LTV预测、广告投放优化、搜广推全链路升级,用模型撬动增长杠杆· 突破传统边界:探索大模型与增长场景的深度融合,研发具备自主决策能力的增长Agent· 从0到1落地闭环:主导从特征挖掘、模型研发到线上部署的全流程,让算法真正产生业务价值我们期待这样的你:· 熟练掌握深度学习(Transformer/GNN等)的工业级落地,具备大规模模型部署优化经验以及大模型应用经验,愿意全面拥抱AI· 在以下至少一个领域深度实践:1. 用户增长体系(流量分配/LTV/留存优化)2. 广告投放算法(bidding/出价/创意优化)3. 大模型应用(Agent/用户洞察/智能策略)· 具备「用数据说话」的本能,能快速定位问题并设计算法解决方案· 对技术有好奇心,对结果有掌控欲,享受从混沌中建立秩序的过程加入我们将获得:· 直面亿级用户增长的核心战场,算法成果直接驱动B端生态演进· 大模型+增长的前沿探索场景,打造行业标杆级智能增长系统· 与资深架构师共同攻坚,获得技术视野与工程能力的双重提升---我们正在寻找那些渴望用算法重新定义增长边界的同行者。如果你愿意接受挑战,请带着你最引以为傲的技术思考与我们相遇!
投递淘天集团等公司7个岗位
0 点赞 评论 收藏
分享
一面:   自我介绍   问了实习的case   现在的offer   对推荐算法的了解   写不下去了。。。楼主的背景偏数分一些,本来投的机器学习结果调到了推荐算法,然后面试官怕不是以为我是个傻子,问我决策树和随机森林是单棵树还是多棵树   谈谈随机森林和bagging的区别   boosting的其他算法:       adaboost、gbdt、xgboost原理以及优缺点   为什么xgboost比gbdt的训练速度快   梯度下降的梯度是什么   梯度下降是局部最优吗      反问:   业务方向,因为不知道vivo的推荐算法是干啥的   对我的面试做个评估吧,没法评估侧重点不一样...
子寒20181028...:感觉问我的跟简历有关,简历上写了Kmeans++,pca,手写数字识别,就问了Kmeans,pca和卷积神经网络,代码是快排,我当天看了快排,写的比较快,20分钟就面试完了😀二面就问了一些很基础的,项目难点,如何和小组合作,压力最大的时候,有没有offer,收到多个offer会怎么做,愿不愿意北京之类的,然后说是5工作日内回复
投递vivo等公司7个岗位
0 点赞 评论 收藏
分享

创作者周榜

更多
关注他的用户也关注了:
牛客网
牛客网在线编程
牛客网题解
牛客企业服务