百度推荐算法实习生(J82507)
实习兼职MEG地点:北京状态:招聘
任职要求
-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,…
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工作职责
-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。 -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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1.对推荐算法有着较为全面的认知,了解各类推荐领域相关算法,能够自主负责数据层、召回层。排序层的项目设计与算法开发工作 2.负责小说、信息流类产品的推荐算法工作,有相关领域经验者优先 3.能够熟练使用大数据相关的技术--spark、hive等 4.能够独自负责一个项目的完整落地
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-负责爱奇艺智能分发团队推荐算法相关的工作,参与爱奇艺推荐业务的算法研究与开发; -对海量用户行为数据进行分析与挖掘,提取有价值的信息,为推荐算法的改进提供数据支持。
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