【阿里巴巴】算法工程师内推(转正率极高)

职位:算法工程师内推(转正率极高)-阿里巴巴

【岗位职责】
阿里巴巴数字供应链平台事业部数据&决策部门,团队base在杭州、北京,从事预测、推荐、图像、数值模拟仿真、供应链算法等多个方向,业务涉及天猫各个垂直行业场景。从直接可以看到的前端流量推荐模块,到后台的供应链物流模拟仿真,从商品选品规划,到虚拟定价,从前台业务导向,到算法平台建设等,都是我们的涉及领域。目前涉及到的算法有机器学习、深度学习、增强学习、运筹学等,有充分的业务场景和数据帮助对算法有热情的同学实验各类算法的实际效果,充分获取成就感。此外,本团队现有国内外各地高校硕博士高端人才,研究氛围浓厚。我们的具体工作内容如下: 1、基于阿里体系零售行业的大数据,负责分析和挖掘新零售端到端的供应链运作优化机会,并研发和构建优化算法提升其运作效率和降低成本。 2、承担阿里数字供应链领域的机器学习、深度学习、强化学习或运筹优化等算法的研发、设计和部署等工作,并搭建面向企业级应用的供应链算法平台。 3、负责应用机器学习、深度学习、强化学习或运筹优化等人工智能技术解决数据挖掘、图像识别、自然语言处理、视频挖掘等领域问题,以打造阿里巴巴新零售的智能电商平台。 4、承担数据化运营的数据分析和算法设计工作,通过采集业务信息以及应用海量数据,进行数据化的分析处理,为数据化运营提供决策支持。 5、负责追踪人工智能方向的前沿算法和技术,并将相关算法应用到阿里数字供应链业务场景中,升级供应链智能化水平。

【岗位要求】
1、机器学习、运筹学、统计学、自然语言处理、图像识别、仿真、计算机视觉、增强现实等相关方向的硕士或以上学历。预计2022年毕业 2、熟悉Java、C++、Python等一种或一种以上编程语言,有分布式数据存储与计算应用开发经验。 3、熟悉数据库查询语言如SQL,MySQL等。 4、具备业务抽象和信息建模能力,能够将复杂的业务场景分解、抽象成标准化的业务模型。 5、对数据分析和算法设计有比较强烈的兴趣,具有运筹学、机器学习、深度学习或强化学习相关知识和工作经验优先考虑。 6、自我驱动的快速学习能力,主动追踪人工智能方向的前沿算法和技术。

【实习待遇和要求】
工作城市:北京,杭州 | 职位类别:算法
薪资:面议元/天  |  实习要求:5天/周,3个月以上  |  转正机会:有

投递地址:https://www.nowcoder.com/job/13456?jobIds=44021
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上周组里招人,我面了六个候选人,回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人,算法题写得都不错。第一道二分查找,五分钟之内给出解法,边界条件也处理得干净。第二道动态规划,状态转移方程写对了,空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历,力扣刷题量都在300以上。后三个呢,就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好,有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生,我印象特别深——她拿到题之后没有马上写,而是先问我:“面试官,我能先跟你确认一下我对题目的理解吗?”然后她把自己的思路讲了一遍,虽然最后代码写得不是最优解,但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的,但当我问她“如果这里是线上环境,你会怎么设计’的时候,她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么?我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候,也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷,你不刷就过不了笔试关。后来工作了,前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候,没人让你写反转链表,也没人让你手撕红黑树。更多的是:这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官,慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出,但目的变了。我出算法题,不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候,是怎么思考的。你会先理清题意吗?你会主动问边界条件吗?你想不出来的时候会怎么办?你写出来的代码,变量命名乱不乱、结构清不清楚?这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具,不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路,这没问题。但如果你刷了三百道题,却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的,那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode?要刷,但别只刷题。刷题的时候,多问自己几个为什么:为什么用这个数据结构?为什么这个解法比那个好?如果换个条件,解法还成立吗?把刷题当成锻炼思维的方式,而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的,从来不是一台背题机器,而是一个能解决问题的人。
牛客51274894...:意思是光刷力扣还不够卷
AI时代还有必要刷lee...
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