夸克算法工程师-机器学习
校招全职智能信息秋季2026届应届生招聘地点:北京 | 广州 | 杭州状态:招聘
任职要求
1. 熟悉常用机器学习算法,对模式识别、深度学习、增强学习、运筹学等相关领域,极佳的工程实现能力,精通C/C++、Java、Python等至少一门编程语言; 2. 良好的逻辑思维能力,和数据敏感度,能能够从海量数据中发现有价值的规律; 3. 优秀的分析和解决问题的能力,对挑战性问题充满激情; 4. 有DeepLearning的经验,有Linux下开发经验的,大规模数据处理经验优先。 同时,我…
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工作职责
1. 基于大规模用户行为,以效果为目标,建立并优化检索&推荐广告系统的基础算法和策略; 2. 应用AIGC、机器学习等技术,针对海量信息建模,挖掘潜在商业价值 -负责在线广告投放系统的核心技术创新与优化; 3. 提高在线广告的相关度、用户体验、投放效果及变现能力; 4. 基于用户行为数据建立用户生命周期、用户精细化分层及风控算法体系,设计用户增长和付费会员相关的算法和策略,深入业务分析洞察,发掘高质量增长的机会;
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.
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
模式识别+
https://www.mathworks.com/discovery/pattern-recognition.html
Pattern recognition is the process of classifying input data into objects, classes, or categories using computer algorithms based on key features or regularities.
https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2006/01/Bishop-Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-2006.pdf
Pattern recognition has its origins in engineering, whereas machine learning grew out of computer science.
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
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【业务介绍】 作为公司统一的机器学习平台团队,负责调度公司所有模型训练与推理资源;基于自建的训推引擎,构建公司统一的机器学习平台,为公司所有算法同学(稀疏 & 稠密,含 LLM) 模型迭代提供端到端的一站式服务;包括 数据生产,模型训练,模型上线,特征管理,模型测试,资源管控等一系列能力。 【岗位职责】 1、负责机器学习链路,离在线数据相关的开发工作,包括样本数据、特征数据等的数据链路搭建、任务运维和调优、性能优化等 2、负责小红书大规模机器学习平台的后台系统设计和开发工作;包括样本平台,特征平台,训练平台,推理平台等AI应用后台建设等; 3、研究分析业内AI平台产品,优化技术方案,改进产品功能,完善产品体验。
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