小米大数据部信息流部门直招
小米大数据部信息流部门直招了，base北京武汉，不用笔试，部门领导直接面试哦！
1.投递方式：发送简历至sleepsophia@gmail.com。简历命名格式加上联系方式，即校园应届生(实习生)招聘 姓名 岗位 学校 联系方式 期望城市（北京或者武汉）。如果是实习生的话，还要标注上：1、什么时候可以过来实习？2、能实习多久
2.校招岗位描述：
职位：算法工程师／推荐系统工程师／数据挖掘工程师（2020 校园招聘）(北京)
工作职责：
基于小米全生态用户数据，为小米用户提供精准、个性化的新闻、视频等内容推荐服务。
工作要求：
计算机基础知识扎实，理解常见数据结构和算法；
动手能力强，丰富的实际编程经验；
热爱数据和算法工作，有机器学习、个性化推荐、自然语言处理、数据挖掘、分布式计算相关背景优先；
相关岗位三个月以上实习经验／有重要的学术论文发表／有计算机相关领域专利／有开源项目经历／数据挖掘或 ACM/ICPC 等竞赛成绩优异者优先。
职位：推荐算法工程师(武汉)
工作职责:
1. 负责个性化推荐系统的算法和架构研发, 支持海量数据和请求, 实现在相关产品中的精准推荐.
工作要求:
1. 计算机科学、机器学习、人工智能等专业本科及以上学历, 扎实的算法和编程能力;
2. 有推荐系统相关经验, 熟悉常用的推荐算法;
3. 有大规模海量数据机器学习、数据挖掘、计算广告、搜索引擎相关经验者优先;
4. 熟悉Hadoop、HBase、Spark、Kafka等计算平台和工具.
职位：机器学习算法工程师(武汉)
工作职责:
负责机器学习模型的特征工程、算法建模等工作；
通过对数据的观察，业务背景的理解，以及用户需求的把握，发现业务问题，并使用机器学习技术解决业务问题，为业务创造真正的价值；
设计高效的分布式机器学习系统，能高效灵活地支持机器学习模型训练，支持百亿特征千亿样本的实时在线深度学习；
调研和实现业界机器学习算法前沿进展，研究并应用到业务场景中，持续提升机器学习模型的精准性和鲁棒性，提升公司学术影响力；
岗位要求:
有良好的计算机及数学基础，能独立解决较复杂的问题；
熟悉常见的机器学习算法，深入理解其原理、实现以及应用场景；
思维敏捷，有良好的逻辑分析能力，沟通能力，具备较强的团队合作精神；
对技术研究和应用抱有浓厚兴趣，有强烈的上进心和责任感，善于思考和运用新知识；
加分项目：
在Kaggle、天池等数据挖掘比赛取得优异成绩；
熟悉常见的分布式编程范式以及设计模式；有一定的分布式计算系统与机器学习相结合的理论和实践基础；
职位：自然语言处理工程师(武汉)
岗位职责：
负责海量新闻内容的内容理解，挖掘高质量的内容特征，支持推荐服务。
任职要求：
1、计算机科学、机器学习、人工智能等专业本科及以上学历，扎实的算法和编程能力、
2、熟悉并能实现自然语言处理的常用算法；
3、在知识图谱、文本分类、实体词识别、情感分析等领域有丰富经验优先。
职位：JAVA工程师(武汉)
岗位职责：
负责个性化推荐系统的算法和架构研发, 支持海量数据和请求, 实现在相关产品中的精准推荐.
任职要求：
1、2年以上Java开发经验，学习能力突出；
2、扎实的计算机基础理论、数据结构和算法功底，优秀的编程能力。
3、精通Java，Scala，熟悉Linux下操作；
4、熟悉hadoop生态系统常见项目的使用（hdfs、hive、hbase、spark等），具有spark开发经验，有实际大数据项目优先；
5、有机器学习，自然语言处理、知识图谱等经验者优先；
3.实习生岗位描述：
推荐算法实习生
工作职责:
1. 负责个性化推荐系统的算法和架构研发, 支持海量数据和请求, 实现在相关产品中的精准推荐.
2. 负责信息流业务推荐策略的快速迭代
岗位要求:
1. 计算机科学、机器学习、人工智能等专业本科及以上学历, 扎实的算法和编程能力;
2. 有推荐系统相关经验, 熟悉常用的推荐算法;
3. 有大规模海量数据机器学习、数据挖掘、计算广告、搜索引擎相关经验者优先;
4. 熟悉Hadoop、HBase、Spark、Kafka等计算平台和工具.
5. 计算机及相关专业本科生以上，实习三个月以上，每周工作四天及以上;
机器学习实习生
工作职责:
负责机器学习模型的特征工程、算法建模等工作；
通过对数据的观察，业务背景的理解，以及用户需求的把握，发现业务问题，并使用机器学习技术解决业务问题，为业务创造真正的价值；
设计高效的分布式机器学习系统，能高效灵活地支持机器学习模型训练，支持百亿特征千亿样本的实时在线深度学习；
调研和实现业界机器学习算法前沿进展，研究并应用到业务场景中，持续提升机器学习模型的精准性和鲁棒性，提升公司学术影响力；
计算机及相关专业本科生以上，实习三个月以上，每周工作四天及以上;
岗位要求:
有良好的计算机及数学基础，能独立解决较复
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