【京东广告部】算法团队【校招/实习生】招聘

欢迎对当前offer不满意的21届校招同学投递简历(同时也欢迎22届同学投递实习岗)
对推荐和召回感兴趣的21届的同学欢迎咨询和投递简历招聘信息如下:

京东广告部算法团队2021届校招生和2022届实习生招聘
岗位描述
1.智能定向和个性化推荐:用户行为建模,提升广告效果以及用户体验
2.广告排序和智能出价:点击率预估、转化率预估和调价策略机制、生态闭环建设
3.深度学习、增强学习模型的设计、优化和业界前沿算法研究
要求:
1.2021届(2022届也行)硕士毕业生,计算机或相关专业
2. 熟悉机器学习、自然语言处理、数据挖掘、分布式计算、计算机视觉中一项即可,对推荐方向感兴趣/有推荐,nlp相关实习经历同学优先
3. 实习的话,需要实习时间充裕(至少三个月,每周四天以上);
4.优秀的分析问题和解决问题的能力,对解决具有挑战性问题充满激情。
地点:北京朝阳区北辰世纪中心A座
有意者请发简历至 jd_ad_job@163.com
#内推##春招##实习##深度学习##京东#
全部评论
请问是哪个组呀?
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发布于 2020-01-20 19:13
校招还招吗?
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发布于 2020-01-20 19:27
百信银行
校招火热招聘中
官网直投
11月刚在德国毕业,想从事机器学习方向的工作,能投这个实习岗位吗?
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发布于 2020-01-20 20:01
薪资补贴情况如何?
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发布于 2020-01-22 12:31
现在还能投吗
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发布于 2020-04-19 11:10
顺挂:阿里云招聘暑期实习生,可远程入职实习+可转正(高概率),详情见链接:https://www.nowcoder.com/discuss/410083
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发布于 2020-04-19 11:21
请问还要实习吗
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发布于 2020-04-24 16:17

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看着牛友的八股轰炸感觉还好,真到了自己就一点都不会了算是第一次遇到不怎么给你留情面的面试官了,这次是真的有阴影了,我打算放弃回炉重造了还发现一个绝望的消息,面评不一定只跟手机号绑定,因为这个面试官看到了我上一个手机号的面评。---面试直接提前十分钟开始了1. 追问自我介绍中的优势。你理解的软件开发流程是怎样的?你学到了哪些代码规范和工程实践?饶了半天一个非常纠结的问题,让我自己预估一下自己有多少代码量,硬要我估一个,不知道是何用意2. OOP有哪些设计原则?紧接着场景:如果有一个历史包袱很重的项目,你会注意哪些事情,开放回答。3. 进程和线程区别?为什么要有线程这个东西,如何理解?有哪些线程中断方式和调度算法?有哪些进程间通信手段?4. HTTP 三个版本的区别?3是怎么解决队头阻塞的?5. 挥手为什么比握手多一次?如何理解TCP建立连接的这种状态?他是一个什么思想?这个时候已经准备结束了4. 力扣刷了多少题了?还是做个算法题吧:对称二叉树。建树算法没写出来,二叉树从来没写过acm模式,在那坐了十多分钟神仙。还有什么问题吗?我说我还有一个解法。面试官说一个够了。面了半小时不到---反思:这几次面试基本所有的问题都暴露完了,这次就是彻底体会到基础的问题,基础不好背了八股也不能逃过追问。
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职位描述ByteIntern:面向2025届毕业生,为符合岗位要求的同学提供转正机会。团队介绍:Data-电商-知识图谱团队,通过实体挖掘、关系抽取、知识融合等技术手段,将海量的非结构化文本进行结构化建模,构建起了大规模的电商知识图谱,支持电商业务的发展;同时,结构化的电商知识也能融入大规模的预训练模型,进一步提升在各个下游任务上的性能。我们利用这些前沿的NLP技术落地到图谱构建和下游的多个业务场景:商品/短视频分类和属性识别、评价情感分析、短标题生成等。此外,为支持国际化电商业务发展,在多语言、低资源等诸多新挑战下,我们积极探索利用跨语言迁移提升目标语言的模型、利用知识迁移去缓解低资源场景下的标注数据稀缺难点等课题,助力国际化电商知识图谱的快速建设,为业务的蓬勃发展提供助力。职位描述1、知识图谱构建:基于抖音海量的内容数据,挖掘商品、用户、内容标签,构建人货场基础类目/标签/分层知识体系;2、多语言技术:利用机器翻译、多语言NLP、小样本学习、强化学习等技术,赋能多个海外电商业务;3、AIGC:基于前沿的AIGC模型能力,帮助降低商家素材制作成本,提升平台优质供给(短视频、图文等)4、智能导购:利用NLP、CV、多模态技术,增强对短视频内容、图文、商品理解能力,支持搜索、推荐、商城全导购链路,提升消费者在内容场和货架场购物体验。5、电商行业大模型:挖掘电商垂直领域大规模、高质量pretrain数据集,基于字节通用大模型,研发电商行业大模型,探索电商交互式导购新场景。职位要求1、2025届硕士及以上学历在读,计算机相关专业;2、在NLP、CV、多模态某个领域有较深入的研究,包括但不限于:大模型技术、机器翻译、多语言NLP、小样本学习、强化学习、图像视频理解、多模态等;3、熟悉PyTorch/TensorFlow其中一种或多种框架模型的训练和部署,了解混合精度训练、分布式训练、TensorRT部署等;4、有较强的实践能力,在视频内容理解或多模态检索方向有项目经验者优先,在Kaggle、COCO、ActivityNet、ICPC、NOI/IOI等比赛获奖者优先;5、算法技术领先,在顶级学术会议/期刊发表论文者优先;6、能与团队融洽合作相处,积极主动有热情。联系邮箱:huangjinhong.hjh@bytedance.com
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