滴滴26届正式批-算法工程师(反作弊方向)
校招全职算法类地点:北京状态:招聘
任职要求
1、2026届毕业生,本科及以上学历,计算机、数学、统计学、金融等相关专业,有扎实的数理基础者优先 2、熟练使用Python/Mysql/Hive/Hadoop/Spark,能对海量数据进行高效分析 3、熟悉常用的机器学习与数据挖掘算法,具备算法调优或创新的经验,包…
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工作职责
1、负责滴滴国际化出行治理场景的模型设计、建设、开发、应用落地、持续迭代优化 2、尝试各类特征工程方法,挖掘集团内外部数据,加工生成有效特征,优化模型效果 3、数据算法创新,了解并跟进业界领先的机器学习和图算法进展,在业务场景中灵活使用并取得创新。
包括英文材料
学历+
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文,免费,零起点,完整示例,基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
MySQL+
https://juejin.cn/post/7190306988939542585
这是一篇 MySQL 通关一篇过硬核经验学习路线,包括数据库相关知识,SQL语句的使用,数据库约束,设计等。
[英文] MySQL Tutorial
https://www.mysqltutorial.org/
your go-to resource for mastering MySQL in a fast, easy, and enjoyable way.
https://www.youtube.com/watch?v=5OdVJbNCSso
MySQL SQL tutorial for beginners
https://www.youtube.com/watch?v=7S_tz1z_5bA
This beginner-friendly course teaches you SQL from scratch.
Hive+
[英文] Hive Tutorial
https://www.tutorialspoint.com/hive/index.htm
Hive is a data warehouse infrastructure tool to process structured data in Hadoop. It resides on top of Hadoop to summarize Big Data, and makes querying and analyzing easy.
https://www.youtube.com/watch?v=D4HqQ8-Ja9Y
Hadoop+
https://www.runoob.com/w3cnote/hadoop-tutorial.html
Hadoop 为庞大的计算机集群提供可靠的、可伸缩的应用层计算和存储支持,它允许使用简单的编程模型跨计算机群集分布式处理大型数据集,并且支持在单台计算机到几千台计算机之间进行扩展。
[英文] Hadoop Tutorial
https://www.tutorialspoint.com/hadoop/index.htm
Hadoop is an open-source framework that allows to store and process big data in a distributed environment across clusters of computers using simple programming models.
Spark+
[英文] Learning Spark Book
https://pages.databricks.com/rs/094-YMS-629/images/LearningSpark2.0.pdf
This new edition has been updated to reflect Apache Spark’s evolution through Spark 2.x and Spark 3.0, including its expanded ecosystem of built-in and external data sources, machine learning, and streaming technologies with which Spark is tightly integrated.
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