百度推荐策略部：社招/20年毕业生/21年毕业实习生

百度推荐策略部-招聘：社招 + 20年毕业生（校招补招）+ 21年毕业实习生

<部门介绍>
推荐策略部坐标百度双引擎（搜索+信息流）核心业务，以Feed推荐体验的最终呈现，提供推荐能力平台化服务。通过Feed推荐策略、产品功能策略、生态协同、人机结合以及内容理解、优质识别和挖掘、低质识别等并行输出，将服务运用于百度APP、搜索、地图等产品。部门汇聚公司顶尖的算法人才，可以接触到业界最前沿的算法技术，是难得的职业生涯起点优选。

<简历接收邮箱>
gaoyizhe@baidu.com

<职位1>
北京-机器学习/数据挖掘/自然语言处理工程师------社招 + 校招补招 + 实习生
面向：有一年以上相关工作经验 --- 社招
面向：20年毕业同学招聘正式员工 ---  校招补招
面向：21年毕业同学招聘实习员工（实习时间4个月以上） --- 实习生
岗位职责：
-研究数据挖掘或统计学习领域的前沿技术,并用于实际问题的解决和优化
-大规模机器学习算法研究及并行化实现,为各种大规模机器学习应用研发核心技术
-通过对数据的敏锐洞察,深入挖掘产品潜在价值和需求,进而提供更有价值的产品和服务,通过技术创新推动产品成长
岗位要求:
-具有以下一个或多个领域的理论背景和实践经验：机器学习/数据挖掘/深度学习/信息检索/自然语言处理/机制设计/博弈论
-至少精通一门编程语言，熟悉网络编程、多线程、分布式编程技术，对数据结构和算法设计有较为深刻的理解
具有以下条件者优先：
-熟悉文本分类、聚类、机器翻译，有相关项目经验
-熟悉海量数据处理、最优化算法、分布式计算或高性能并行计算，有相关项目经验

<职位2>
上海-机器学习/数据挖掘/自然语言处理工程师------  社招 + 实习生
面向：有一年以上相关工作经验 --- 社招
面向：21年毕业同学招聘实习员工（实习时间4个月以上） --- 实习生
岗位职责：
-基于海量用户行为日志，针对不同的业务，能够准确、高效的完成日志的清洗、计算、存储和数据分析相关工作
-基于海量数据，通hadoop、spark 、Hive等分布式大数据工具，完成产品的用户/渠道/运营等数据分析工作，分析用户行为和用户特征，发现用户痛点，研究解决方案
-通过数据分析挖掘并研究用户需求，产出分析成果为产品改进提供数据支持，帮助完成产品优化
-完成数据平台的新功能API开发
岗位要求:
-计算机、数据挖掘、机器学习、计算数学相关专业本科及以上学历优先
-至少熟悉一种大数据处理技术，如MapReduce、Hive、Spark
-至少熟悉一种脚本语言，如python、shell、php; 
-有良好的逻辑思维能力、沟通协调能力、数据建模能力
-熟悉常用数据结构、算法
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