滴滴地图事业部内部小组散招
岗位职责 （机器学习算法实习生）
1. 使用机器学习和数据挖掘算法从大规模语音或用户行为数据中挖掘有价值的知识
2. 使用NLP技术实现上车点POI名称的实体识别，文本语义挖掘等项目，支撑上车点推荐及命名等应用的需求
3. 构建用户画像以及挖掘用户行为应用于出行领域，建立精准基础标签，行为标签和场景标签
4. 研究各类机器学习和推荐算法，包括Deep learning、GBDT、RF、FM、DeepFM等，应用于上车点推荐系统，实现以技术为驱动的个性化出行体验的提升;
岗位要求
1.有推荐系统相关的理论基础和实践经验，并有深度学习经验者优先；
2.熟悉C++或Python，熟练使用常用算法和数据结构，对算法有较强的实现能力
3.专业方向为推荐系统、深度学习、机器学习、计算机视觉等相关方向的硕士、博士；
4.相关领域进行过深入研发或发表过高质量论文者优先
5.具有良好的沟通能力、坦诚直接、重视团队合作
6.一周实习4天以上，5月前能到岗，实习4个月以上
有意请发个人简历到peterliwei@didichuxing.com，邮件请注明实习到岗时间，实习时间
岗位职责 （计算机视觉算法实习生）
1. 使用机器学习和计算机视觉算法从大规模街景数据中挖掘有价值的知识
2.使用计算机视觉及图像技术实现上车点POI名称以及道路属性（如交通标志）识别等项目，支撑上车点推荐及命名等应用的需求
3. 研究各类目标分类、检测及识别算法，包括且不限于rcnn, fast-rcnn, ResNet，Inception
岗位要求
1.熟悉至少一种深度学习框架(TensorFlow/Caffe/MXNet/PyTorch/Keras/Theano等 ）
2.熟悉C++或Python，熟练使用常用算法和数据结构，对算法有较强的实现能力
3.研究方向为图像或计算机视觉
4.相关领域进行过深入研发或发表过高质量论文者优先
5.具有良好的沟通能力、坦诚直接、重视团队合作
6.一周实习4天以上，5月前能到岗，实习4个月以上
1. 使用机器学习和数据挖掘算法从大规模语音或用户行为数据中挖掘有价值的知识
2. 使用NLP技术实现上车点POI名称的实体识别，文本语义挖掘等项目，支撑上车点推荐及命名等应用的需求
3. 构建用户画像以及挖掘用户行为应用于出行领域，建立精准基础标签，行为标签和场景标签
4. 研究各类机器学习和推荐算法，包括Deep learning、GBDT、RF、FM、DeepFM等，应用于上车点推荐系统，实现以技术为驱动的个性化出行体验的提升;
岗位要求
1.有推荐系统相关的理论基础和实践经验，并有深度学习经验者优先；
2.熟悉C++或Python，熟练使用常用算法和数据结构，对算法有较强的实现能力
3.专业方向为推荐系统、深度学习、机器学习、计算机视觉等相关方向的硕士、博士；
4.相关领域进行过深入研发或发表过高质量论文者优先
5.具有良好的沟通能力、坦诚直接、重视团队合作
6.一周实习4天以上，5月前能到岗，实习4个月以上
有意请发个人简历到peterliwei@didichuxing.com，邮件请注明实习到岗时间，实习时间
1. 使用机器学习和计算机视觉算法从大规模街景数据中挖掘有价值的知识
2.使用计算机视觉及图像技术实现上车点POI名称以及道路属性（如交通标志）识别等项目，支撑上车点推荐及命名等应用的需求
3. 研究各类目标分类、检测及识别算法，包括且不限于rcnn, fast-rcnn, ResNet，Inception
岗位要求
1.熟悉至少一种深度学习框架(TensorFlow/Caffe/MXNet/PyTorch/Keras/Theano等 ）
2.熟悉C++或Python，熟练使用常用算法和数据结构，对算法有较强的实现能力
3.研究方向为图像或计算机视觉
4.相关领域进行过深入研发或发表过高质量论文者优先
5.具有良好的沟通能力、坦诚直接、重视团队合作
6.一周实习4天以上，5月前能到岗，实习4个月以上
有意请发个人简历到peterliwei@didichuxing.com，邮件请注明实习到岗时间，实习时间
只要你能实习，都可以，这是散招，尽管投递，不影响网申，内推，balabala.....
18届可以，只要你有时间实习，19届以及以后也可以，只要你能hold住面试，大神更欢迎！
只要你不划水，获得老大认可，可转正！！
标注实习时间长度，和开始实习时间
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