【实习】阿里云-算法研究实习生-部门直推
投递时间:2023年10月26日-2024年4月1日
岗位职责
在云服务器售卖场景中,用户购买选型时,地域、可用区、规格的组合有成千上万种,面临很大的使用门槛,很难快速、简单的选购到目标实例。业界的推荐如电商购物推荐、视频推荐等主要是to C场景,特征数据丰富,推荐结果的可选空间也相对较大。云计算更多是to B场景,样本数据集相对较小,且对结果的精准性、以及可解释性上要求更高,数据的稀疏性和非连续性也是一大挑战。与此同时,云服务器推荐需要考虑成本、体验、性能、容量、安全、稳定性等诸多维度,系统的算法建模会有更多新的挑战。 本项目希望基于云计算用户画像的深入分析,优化云服务器的在线推荐系统,实现用户全新的云服务器购买体验,带来更好的用户转化和资源交付效率提升。
具体工作:
1、解决上述项目问题的算法研发,并在云服务器推荐平台落地,提升用户转化和资源交付效率;
2、联合发表顶会论文1~2篇、专利1~2篇。
岗位要求
1、2025-2026届毕业的硕、博,计算机、数学、电子工程、通信、信息系统、统计学等相关专业;
2、熟悉常用机器学习算法,对推荐算法、深度学习、增强学习等相关领域,具有一定的工程实现能力,掌握C/C++、Java、Python等至少一门编程语言;
3、候选人有数理分析方面良好的素养以及数理统计基础,有良好的数据敏感能力、较强的逻辑分析能力;
4、有实际成果并发表在国际顶级会议、期刊者优先,有在KDDCUP、ImageNet、MSCOCO、ICDAR等权威比赛中取得优异成绩者优先;
5、有DeepLearning的经验,大规模数据处理经验优先,以及国内外互联网公司实习经历的优先;
6、具有良好英文论文撰写能力;
7、base:杭州、北京
联系方式:
可投递简历至:shenqi.mxy@alibaba-inc.com
岗位职责
在云服务器售卖场景中,用户购买选型时,地域、可用区、规格的组合有成千上万种,面临很大的使用门槛,很难快速、简单的选购到目标实例。业界的推荐如电商购物推荐、视频推荐等主要是to C场景,特征数据丰富,推荐结果的可选空间也相对较大。云计算更多是to B场景,样本数据集相对较小,且对结果的精准性、以及可解释性上要求更高,数据的稀疏性和非连续性也是一大挑战。与此同时,云服务器推荐需要考虑成本、体验、性能、容量、安全、稳定性等诸多维度,系统的算法建模会有更多新的挑战。 本项目希望基于云计算用户画像的深入分析,优化云服务器的在线推荐系统,实现用户全新的云服务器购买体验,带来更好的用户转化和资源交付效率提升。
具体工作:
1、解决上述项目问题的算法研发,并在云服务器推荐平台落地,提升用户转化和资源交付效率;
2、联合发表顶会论文1~2篇、专利1~2篇。
岗位要求
1、2025-2026届毕业的硕、博,计算机、数学、电子工程、通信、信息系统、统计学等相关专业;
2、熟悉常用机器学习算法,对推荐算法、深度学习、增强学习等相关领域,具有一定的工程实现能力,掌握C/C++、Java、Python等至少一门编程语言;
3、候选人有数理分析方面良好的素养以及数理统计基础,有良好的数据敏感能力、较强的逻辑分析能力;
4、有实际成果并发表在国际顶级会议、期刊者优先,有在KDDCUP、ImageNet、MSCOCO、ICDAR等权威比赛中取得优异成绩者优先;
5、有DeepLearning的经验,大规模数据处理经验优先,以及国内外互联网公司实习经历的优先;
6、具有良好英文论文撰写能力;
7、base:杭州、北京
联系方式:
可投递简历至:shenqi.mxy@alibaba-inc.com
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有点东西~
靠谱!
冲冲冲
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