第四范式内推:数据挖掘、机器学习、计算机视觉算法、NLP

北京市·海淀区

数据挖掘工程师(后端开发

【岗位职责】

1.      针对业务需求,通过市场数据调研, 分析数据价值,对相关数据进行治理,将需求转化为业务方案、产品;

2.      使用nlp/机器学习方法,针对海量数据进行数据挖掘,整理生产AI知识图谱。

【岗位要求】

1.      计算机相关专业硕士学历,熟悉linux基本操作;

2.      熟悉Python, JavaShell, Scala 等常用编程语言中至少一种,有良好的代码习惯;

3.      熟悉HadoopSparkHive 等大数据处理技术;

4.      熟悉常用的数据结构和算法,熟悉常用机器学习算法;

5.      思维敏捷,良好的逻辑分析能力、良好的沟通及组织能力;

6.      有KG/NLP经验优先。

机器学习研究科学家

职位描述

- 跟踪前沿算法理论和业界技术,研究领先的机器学习算法及其理论,包括但不限于自动机器学习、深度学习、弱标记学习、隐私保护机器学习、可解释机器学习、凸优化、非凸优化、随机优化、强化学习、非梯度优化、分布式机器学习、图学习等

- 将领先的机器学习算法及理论与图像、语音、自然语言等领域问题结合,研究有效解决领域问题的算法及理论

- 将领先的机器学习算法及其理论应用等研究成果发表于国际顶级会议与期刊,参与组织国际会议、比赛、期刊及其工作会议等学术活动

- 与产品研发团队协作推动前沿算法落地,以帮助解决金融、互联网、零售、医疗、能源、安防、政务等广泛领域中的机器学习问题,为客户带来效率提升,创造广泛的业务价值

职位需求

- 对在以下至少一个领域有深入的研究:机器学习、计算机视觉、语音处理、自然语言处理、图学习

- 编程能力优秀,熟练掌握C/C++/Java/Python,可以胜任快速原型实现与开发

- 对前沿、有价值的研究领域保持敏感,有能力判断或选定探索的方向

- 强烈的目标驱动,对技术与研究有热情,愿意挑战新的算法和新的领域

- 能在未知与不确定的探索研究过程中保持舒适的状态

- 具有良好的沟通能力,和良好的团队合作精神

加分项(至少满足一项)

- 在国际顶级会议或期刊上发表过机器学习相关论文,包括但不限于NIPSICMLICLRAAAIIJCAIKDDWWWCVPRICCVACLEMNLPTPAMIJMLRTKDEMLJTIP

- 熟悉凸优化、矩阵论、实分析、概率论和统计等

- 熟悉深度学习,对其最新方向与进展有深入研究,掌握至少一种常用深度学习的框架PytorchTensorflowMxnetCaffe,有实践经验,掌握自动调参策略

- 熟悉图算法,对其最新方向与进展有深入研究,熟悉GraphXGraphLabneo4jOpenKE等图计算工具

- 熟悉强化学习,对强化学习方向最新方向与进展有深入研究,有大量的强化学习理论与实践工作

- 熟悉机器学习可视化,对大规模机器学习模型、树模型、深度学习模型的可视化做过深入的研究

- 熟悉优化算法,对凸优化、非凸优化、随机优化、非梯度优化等相关算法做过深入的研究

- 熟悉计算机视觉、语音处理或者自然语言处理等领域相关前沿算法,对其最新方向与进展有深入研究,有大量的实践经验

- 有丰富的实际工程经验或参加数据科学比赛并取得优秀名次

- Best Paper或Best Paper Nomination

- 荣获国际知名学术奖项

- 发表过NatureScience文章

- 参与过ACM/ICPC竞赛并获奖

- 在GitHub等平台上深度参与或者建立有影响力的开源项目

- 熟悉大规模分布式并行计算的原理并具有实现分布式并行算法的能力

- 人工智能领域博士学位,对所在研究领域有广泛深入的理解

计算机视觉算法专家 高端职位(技术)

岗位职责:
负责自动化机器学习算法(AutoML)、图像分类、物体检测、模型压缩等相关算法的设计与研发,对相关领域最新技术和发展方向进行跟踪调研。

负责算法优化、分析和产品化。

任职要求:
计算机视觉、图像处理、机器学习、计算机、数学等相关专业硕士及以上学历,在该领域有很好的技术积累,3年以上计算机视觉相关经验。
熟练掌握C/C++语言或pythonopencvlinux,具有较强的算法分析和实现能力。
具有丰富的深度学习模型的训练和调试经验,至少熟悉一种以下深度学习框架:TensorFlow/MXNet/PyTroch/Caffe/Keras
具有良好的沟通能力和解决问题能力。
对常用深度学习算法(如ResNetFaster RCNN)等运用过并有深入理解者优先。
有深度学习经验,发表过相关领域的高质量论文优先。
在细粒度分类、物体检测、模型压缩、深度学习优化方法、自动化机器学习算法(AutoML)等领域有过实践经验者优先。
参加过ImageNetCOCOKaggle等比赛并拿到较优名次的优先。

自然语言处理(NLP)工程师 高端职位(技术)

【岗位描述】

1. 负责对机器学习平台、知识图谱构建平台中NLP相关的需求进行验证、开发,提升模型效果指标。

2. 对NLP应用进行梳理,简化不同业务处理的流程,提供统一且稳健的处理管线。

3. 跟踪NLP前沿技术的发展趋势,参与业务发展规划及立项

【任职要求】

1. 统招硕士及以上学历,三年及以上自然语言处理经验包括实体识别、关系抽取、语法分析、句法分析、词性标注、问答系统等;

2. 扎实的编程基础,至少精通一种编程语言,如C/C++Javapython等;

3. 熟悉深度学习以及常见机器学习算法的原理与算法,能熟练运用聚类、分类、回归、排序等模型解决有挑战性的问题;

4. 对自然语言处理相关的分词、词性标注、实体识别、句法分析、语义分析等有深入的实践经验;

5. 有强烈求知欲,对人工智能领域相关技术有热情。


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有意者发简历到  yuqian_wang7@163.com
邮件主题: 内推+姓名+邮箱+电话+职位


#第四范式##内推##秋招##校招#
全部评论
毁应届的大名鼎鼎的第四范式?
6 回复 分享
发布于 2019-11-09 12:26
怕拿到offer,明年被毁,这公司可是出了名的
1 回复 分享
发布于 2019-11-13 09:45
已发送,感谢内推
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发布于 2019-11-13 16:32
已发送 感谢内推
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发布于 2019-11-13 09:20
谢谢内推,已发送
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发布于 2019-11-11 21:44
谢谢内推 以发送
点赞 回复 分享
发布于 2019-11-11 17:54
没有上海岗为么
点赞 回复 分享
发布于 2019-11-09 12:05

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01-05 22:56
武汉大学 Java
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2025-11-26 11:21
已编辑
武汉理工大学 Java
个人bg: 211本,一段京东实习,一段xhs实习,一段小厂实习。互联网只有美团一个带薪意向。转正失败情况:京东实习了四个月,感觉收获比较少,做的事情偏基础,第三个月底答辩,离职后两个月被告知转正失败。对此我只能说,零售卡硕。xhs实习两个月,反而感觉收获更多,被安排了有挑战的事情,大模型在业务场景中的运用,最后一个星期通知有转正机会,边做需求边匆忙准备,答辩采取一票否决制,四个领导三过一否,也失败。(早知道xhs今年开这么高我就熬夜赶材料了)不过在这个过程中,也push自己了解了一定rag mcp 大模型的相关知识,对于后续面阿里和美团很有帮助。个人基础情况:hot100能默写。去年12底学完jvm juc。2月入职京东前小林coding guide就差不多看完了。后面实习的时候也有继续补面筋,场景题。秋招情况:8月初就投了,也不晚。滴滴: 笔试a了没面,可能投的岗位太小众了?(抱着拿了也不去 用于a价的想法)一直卡着。携程: 不发笔。发官方邮件也不回。京东:笔试挂了。嗯,很耻辱,那天在外面玩但确实很久没复习笔试考试范围了,全忘光了。腾讯:从来没约过,可能暑期面了十几次面太多了。阿里控股:一面挂。阿里国际:hr面后一个月挂。字节:国际电商三面挂->星图一面挂(面的时候已经有很多候选人了)-> 安全风控二面挂(业务不是很好,面试过程说漏嘴说业务会影响我选择,场景题没答好)-> 中台一面后无消息快手:二面挂。xhs:hr面后无消息,排序应该很靠后。虾皮:hr面两个月无消息,应该还在泡池子。百度:一面挂。pdd:笔试a3后笔试挂。难绷。个人反思总结:for 后来者。1. 笔试一定要把握好,虽然面试中都是hot100,有些甚至不考面试题,但是大厂笔试题是有acm难度的,挂了就是挂了,很多没有第二次机会,约面也没机会了。建议时间充裕情况下,还是要把灵神的题单多刷点。顺序可以参考:代码随想录视频+题 -> 灵神视频+题 ->hot100 ->灵神题单(可以每个part挑难度低的前几道写)2. 一段深入长的实习经历一定是大于两段短的,不过现在再让我选到底是继续在jd还是去xhs我还是选不出来。在面试的过程中,有些面试官也会认为我实习的太浅,没有做什么有深度的事情,对多种方案的调研不全面。如果实习做的事情比较有挑战最好,如果没有,也要尽量往多种方案调研最后选择了哪个方案,达到了当初定的业务指标/技术指标方面包装。3. 还是得早投。身边除了bg特别好的朋友,投的晚的无一例外秋招情况会差很多。8月前投能赶上提前批。最晚不要8月中旬过了还没投完。有投的早的没有实习的朋友秋招结果也可以。没有面试的同学一定要尝试官网,boss直聘多种途径投。4. 对于有实习的同学,基础没有那么重要了,更多还是专注于对实习的考察,可以以金字塔的形式进行论述,避免在最开始的时候就展开大量细节。如果实在没有实习,bg够硬,投的够早也会有面,只需要一个比较深入的项目应该就没问题,把项目当作自己在实习要投入生产的心态去调研包装。5. 有的时候真的看运气。即使是同一个部门甚至是同一个组的同学,做的事情也会有差异,这主要看导师被分配到什么样的活。for me:大二的时候绩点排名前10%,但还是决定放弃保研,开始学java,这一路走来,经历迷茫踏实的反复,也想和自己说句幸苦了,谁想得到当初给自己定的目标是有份工作不饿死就行。可能差点运气,可能在关键节点上做的还是不够,对于实习的包装,对于面试表现还是差点。会后悔自己没读研吗?其实我也有考雅思,申请了港大计算机,但估计大概率还是工作(实则也没港大offer)。人不能既要又要还要,我不能既要早点工作赚钱,实现我财富自由支配,带不舍得花钱的家人去旅游的想法,又要长期来看高学历晋升的优势,还要在大环境变差一届比一届卷我也能找到差强人意的工作。所以,至少现在,我不后悔。如果我更倾向于国企而不是互联网,比起技术挑战更偏爱稳定的生活我大概率会读研。如果我本科没有211,我还想进大厂,我也大概率会读研。会后悔自己没选其他的方向吗?java确实相对卷一点,但也只是相对的,因为其他方向的人也很多,并不是换方向就一定会更好。计算机这一行本就短命,能干到35就算成功,大家都是为了赚钱,基于此,在背景没那么硬时,选择一个相对人少的方向进大厂是对的。看自己怎么理解了。最好的还是参考直系学长学姐的选择,一定要多沟通交流。一些安慰自己的话,秋招是人生的起点,不一定是高费阵容才能吃鸡,低费阵容早点发育也有吃鸡的上限。(随便乱说的)。最后还想再写一段话给学妹们,程序员这一行,女生确实会相对少一点,但比起传统工科非常直接的偏向男生,计算机这一行认为菜是原罪,性别的因素会少很多,更多看个人技术和水平。在京东实习的时候,我的小组长在我进去第一天就和我说,我们部门女生虽然少,但是水平都至少是中上的,都很能吃苦很能干。无论是我们组干活巨快的A姐,还是总能很快解答我问题的B姐,又或者是其他总能给我提供建议的其他姐姐们,都使我对这一点坚信不疑,她们高学历,专业,细心,耐心。如果你也热爱技术,虽然有时会被bug折磨,但喜欢学到知识时候的踏实,喜欢bug fix的爽感,你就是适合这一行的。我的秋招结束了,但我大概率不会甘心,还是会想试试春招,但我也真的觉得到现在这一步已经很棒了。欢迎同校学妹学弟们找我沟通交流~
疲倦的牛马还在上班:再冲一次,春招不留遗憾吧!
我的秋招日记
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