百度机器学习/数据挖掘/自然语言处理工程师(J84110)
社招全职2年以上MEG地点:上海状态:招聘
任职要求
-2年以上工作经验 - 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,…
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工作职责
-团队描述 商业品牌策略研发组,隶属于百度移动生态事业群,致力于构建业界领先的品牌广告搜索引擎,负责包括开屏矩阵、品牌专区、信息流GD、品牌智能体等多个公司核心业务线,服务包括零售、美妆、服饰、汽车、3C等行业知名品牌客户。基于百度搜索、信息流亿级别的用户流量,设计实现大规模、高吞吐、低延时的分布式广告检索系统,处理在线、离线、近线等多种复杂业务场景;依托于海量的互联网数据,在触发排序策略、相关性模型、转化优化、流量预估、库存分配等方向,都有雄厚的积累和技术领先性;基于vue、react等业界主流前端框架,打造一站式的品牌样式生产平台,为品牌客户制作丰富、优质、炫酷的广告创意,给予百度用户优秀的视觉和交互体验;良好的团队技术氛围,定期的前沿技术分享与业务探讨,每一位同学在这里都能获得技术深度和业务广度的积累和成长 -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
包括英文材料
机器学习+
https://www.youtube.com/watch?v=0oyDqO8PjIg
Learn about machine learning and AI with this comprehensive 11-hour course from @LunarTech_ai.
https://www.youtube.com/watch?v=i_LwzRVP7bg
Learn Machine Learning in a way that is accessible to absolute beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=NWONeJKn6kc
Learn the theory and practical application of machine learning concepts in this comprehensive course for beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=PcbuKRNtCUc
Learn about all the most important concepts and terms related to machine learning and AI.
数据挖掘+
https://www.youtube.com/watch?v=-bSkREem8dM
Database vs Data Warehouse vs Data Lake
https://www.youtube.com/watch?v=7rs0i-9nOjo
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
信息检索+
https://nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval-book.html
Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan and Hinrich Schütze, Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press. 2008.
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社招1年以上MEG
-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 -负责对搜索、商业广告、运营活动、电商交易等场景风控策略及模型进行迭代、研究与探索,建设业内领先的反作弊、风控算法系统
更新于 2024-08-14北京
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1. 迭代召回模型,提升个性化能力 2. 迭代相关性模型/Query意图模型,深入理解用户意图,平衡相关性和效率 3. 优化视频内容的多模态模型,深入理解视频内容信息,服务全链路算法模块 4. 优化点击率、各类转化率、时长模型效果,提升模型的个性化能力,优化准度 5. 优化全链路排序策略,更好的平衡多目标,提升搜索结果页质量以及长期目标,如搜索渗透和留存
更新于 2025-03-31上海
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1.迭代召回及相关性算法能力,深入理解用户意图、挖掘广告内容信息,提升广告匹配效率 2.优化点击率、转化率模型效果,利用丰富的内容和用户行为数据,并结合实际业务场景,提升模型预估准确度 3.优化广告策略算法建设,深入理解广告机制,在智能出价、拍卖机制等方向上迭代策略,提升广告主投放体验 4.跟踪学习相关领域前沿进展,探索新技术在实际业务场景中的落地
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