奇虎360实习转正-服务端开发实习生-Golang（武汉）-4951(J11856)
实习兼职安全类地点：武汉状态：招聘
任职要求
1、计算机、网络安全、软件工程等相关专业在校生，26年中毕业，一周可到司实习时间4天以上 2、熟悉golang开发语言，有工程化开发思维，完成WEB、高性能Restful API服务开发。 3、熟悉Nginx、Redis、Kafka、postgre、clickhouse等一个或…
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工作职责
1，负责威胁情报相关产品、安全大数据、数据流服务的开发 2，负责产品相关的运营运维以及数据相关的运营分析支撑工作 3，负责威胁情报、网络安全相关项目的支撑工作
包括英文材料
Go+
https://www.youtube.com/watch?v=8uiZC0l4Ajw
学习Golang的完整教程！从开始到结束不到一个小时，包括如何在Go中构建API的完整演示。没有多余的内容，只有你需要知道的知识。
Web+
https://web.dev/learn
Explore our growing collection of courses on key web design and development subjects.
REST+
https://roadmap.sh/golang/rest-api
Building a REST API in Go offers a blend of high performance, ease of deployment, and scalability.
https://spring.io/guides/gs/rest-service
This guide walks you through the process of creating a “Hello, World” RESTful web service with Spring.
https://www.restapitutorial.com/
REST (Representational State Transfer) APIs have revolutionized the way developers build and integrate web services, enabling seamless communication between systems and applications.
Nginx+
[英文] Beginner’s Guide
https://nginx.org/en/docs/beginners_guide.html
This guide gives a basic introduction to nginx and describes some simple tasks that can be done with it.
https://www.youtube.com/watch?v=9t9Mp0BGnyI
NGINX is open-source web server software used for reverse proxy, load balancing, and caching. It's important to understand, especially if you are a backend developer.
Redis+
[英文] Developer Hub
https://redis.io/dev/
Get all the tutorials, learning paths, and more you need to start building—fast.
https://www.runoob.com/redis/redis-tutorial.html
REmote DIctionary Server(Redis) 是一个由 Salvatore Sanfilippo 写的 key-value 存储系统，是跨平台的非关系型数据库。
https://www.youtube.com/watch?v=jgpVdJB2sKQ
In this video I will be covering Redis in depth from how to install it, what commands you can use, all the way to how to use it in a real world project.
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1、参与亿级用户规模的电商推荐优化，提升包括商品推荐(首页猜你喜欢)、内容推荐(直播、短视频)在内的泛货架电商的GMV、订单量、用户留存等核心指标； 2、通过深度学习领域的研发工作，包括但不限于生成式推荐、LLM4Rec、超大规模序列建模、多任务学习、长期价值建模等算法和系统提升预估效果； 3、持续关注前沿技术发展方向，参与推荐系统架构的长期技术演进与技术攻坚； 4、通过推荐算法机制优化电商流量结构和GMV结构，促进电商生态的健康发展。
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1、参与亿级用户规模的电商推荐优化，提升内容电商观看时长、点击率、转化率、GMV、LTV等核心指标； 2、参与机器学习、深度学习领域的核心研发工作，包括但不限于神经网络模型的设计与优化、迁移学习、强化学习、对比学习等的算法和系统研发； 3、针对海量用户行为数据，提供分布式算法实现的解决方案，大幅提升算法计算规模和性能； 4、参与推荐机制的顶层设计，优化电商流量结构和GMV结构，促进电商生态的健康发展。
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