58同城运筹优化资深算法工程师(J21862)
社招全职5年以上技术类地点:北京状态:招聘
任职要求
1. 重点院校硕士以上学历,计算机、数学、经济学、控制科学相关专业,5年以上相关经验; 2. 对常用的推荐/搜索/商业广告算法有较深入了解,有实际算法调优及大数据建模经验; 3. 有丰富的机器学习(逻辑回归、神经网络、随机森林、深度学习等)、分布式计算(eg. mapreduce、spark, kafka等)的实际工作经验,参与过诸如智能…
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工作职责
负责58招聘平台的运筹优化算法架构研发及优化工作: 1. 基于招聘的双边业务特性,结合运筹学、经济学算法,探索及落地招聘资源调度分配策略,实现精细化资源分发,提双边用户体验,促进业务增长; 2. 负责供需策略算法框架的创新与业务落地,驱动58招聘产品矩阵的供给效率优化,建立回归/分类等相关性与因果性机器学习模型,与多业务目标的统筹规划算法框架 3. 针对招聘业务,放眼长远发展增长,调研并设计相关产品机制,包括个性化运营机制、定价策略等,实现多方共赢; 4. 参与运筹优化算法的技术团队建设,指导团队成员进行子系统的设计研发,兼顾团队的业务贡献和个人成长。
包括英文材料
学历+
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/
大数据+
https://www.youtube.com/watch?v=bAyrObl7TYE
https://www.youtube.com/watch?v=H4bf_uuMC-g
With all this talk of Big Data, we got Rebecca Tickle to explain just what makes data into Big Data.
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.
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
MapReduce+
https://www.youtube.com/watch?v=bcjSe0xCHbE
https://www.youtube.com/watch?v=cHGaQz0E7AU
In this video I explain the basics of Map Reduce model, an important concept for any software engineer to be aware of.
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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