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全职 【北京微店社招】推荐算法/广告系统/搜索/NLP技术专家

微店 in 北京

诚邀技术实力靠谱,痴迷技术的上进工程师

关于我们:
微店 | 口袋购物公司 是一家致力移动互联网购物领域的公司。2011年成立,已经完成了数亿美金的C轮融资。2014年并获得腾讯4.3亿美金的投资。2013年底,公司研发并上线了APP-微店,截至今年,已经拥有100多个国家、数千万的用户。同时,现有产品“口袋购物”、“微店-买家版“、“今日半价”、“微店全球购”也已在各平台累积了千万+的用户。

公司薪酬福利:

1、双休,六险一金,1年14薪,季度、年度优秀员工奖励,每年2次晋级发展机会;
2、苹果电脑、高分显示器,市面最新的电子设备,人体工学办公椅… 最大化提升工作体验和效率;
3、六条班车线:东直门&三元桥、望京西站、孙河线 、昌平线、燕郊线;
4、无限供应的早餐、零食、水果、牛奶、咖啡、饮料、下午茶、晚饭、夜宵;
5、全员不限次的浩沙健身、游泳,定期组织的篮球、足球、羽毛球等活动,每天可享受的中医按摩及保健咨询;
6、图书采购,福利体检,team building,大型节假日活动,年度旅游(可携带家属哟);
7、创业的激情和参与感,产品从无到有的成就感,专家大牛共事、定期行业/专业交流培训,不断成长发挥的满足感;
福利事项还在不断的丰富扩展中哦

搜索工程师 工作地点:北京
职位描述
1. 负责搜索相关性和转化率的效果改进;
2. 负责搜索相关产品的功能开发。
职位要求
1. 重点本科或本科以上学历计算机相关专业;
2. 3年以上搜索引擎相关工作经验
3. 精通C/C++/Java语言中的一门或多门,精通数据结构和算法设计,精通linux操作系统,能够在linux系统中分析优化系能;
4. 熟悉文本检索的基础理论和方法,有实际项目经验者优先;
5. 在网络爬虫、分布式计算等领域有深厚技术积累者优先
6. 在全网抓取调度,全网数据优化、数据挖掘等领域有深厚技术积累者优先;
7. 较强的沟通能力和逻辑表达能力,具备良好的团队合作精神和主动意识,良好的自我驱动和学习能力

推荐算法工程师 工作地点:北京
职位描述
1. 负责推荐相关性和转化率的效果改进;
2. 负责推荐相关功能开发;
3. 负责推荐基础数据建设和管理。
职位要求
1. 重点本科或本科以上学历计算机相关专业;
2. 3年以上推荐系统相关工作经验
3. 精通C/C++语言编程,精通数据结构和算法设计,熟悉Linux系统和脚本编程;
4.有Hadoop相关系统使用和开发经验优先,e.g. HBase, Hive, Yarn/Mesos, Spark/Storm, Drill/Presto, etc.
5.有丰富的数据挖掘、机器学习(svm、神经网络、随机森林等)、分布式计算(eg. mapreduce、spark等)的实际工作经验,参与过诸如广告点击率预估、个性化推荐模型、搜索排序等项目或在国际期刊发表过机器学习相关论文者优先;
6. 较强的沟通能力和逻辑表达能力,具备良好的团队合作精神和主动意识,良好的自我驱动和学习能力

广告系统/算法研发工程师 工作地点:北京
工作职责:
1.设计与实现CPC/CPS、无线CPC/CPS等相关系统;
2.通过数据挖掘,机器学习等手段提高联盟反作弊能力;
3.进行广告的相关性优化、算法与机制改进及策略研发;
4.建立和完善系统的指标和监控体系,随时发现流量,转化率等趋势变化,并制定针对性的策略和进行技术实现,不断优化系统性能和架构,通过分布式、服务化等手段提高系统的性能、可用性、可靠性和可扩展性
5.Hadoop/Spark, 数据挖掘,web分析,模式识别,统计计算等方面的经验。
6.熟悉 storm, kafka, hive, hbase等分布式框架

职位要求:
1. 计算机相关专业,重点本科及以上学历;
2. 三年以上大规模在线广告平台开发经验;
3. 在快节奏,多任务的工作中,能做出有效的价值和优先级判断的优先考虑

自然语言处理专家
工作职责:
1.负责设计、开发推荐系统,研究自然语言处理领域前沿技术,并能够快速进行应用
2.负责自然语言相关的技术、系统、产品研发工作
3.针对具体业务能够进行深入优化,包括工程与策略方向

职位要求:
1.重点硕士及以上学历 计算机等相关专业;
2.熟练掌握自然语言处理领域的前沿技术
3.熟悉掌握C/C++/Java语言中的一门或多门,对数据结构与算法能够很好掌握
4.优秀的分析问题和解决问题能力,具有一定的工程经验
5.对图像/自然语言处理开源库非常熟悉,能够快速使用相关工具
6.对机器学习算法深入理解,了解各种机器学习算法
7.熟悉推荐算法/自然语言处理领域热点和前沿技术
8.具有图像、自然语言处理深度学习/多模态学习项目经验

有以下经验者优先:
-知名开源项目committer,某技术领域内活跃者或技术牛人
-大规模推荐系统的研发经验(推荐算法设计和实现/推荐系统评估方法研究)
-机器学习算法优化理论的研究经验
-搜索引擎、广告投放和优化相关技术的知识和经验



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发布于 2016-03-04
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