[深圳/厦门] [笨鸟社交] 人工智能部：招聘搜索、推荐、NLP、画像；专注 B2B 行业效率提升 [20k-40k]

团队背景

1. 团队主要由来自腾讯、百度、华为等公司的资深研究员、架构师构成，拥有世界尖端的 NLP 与信息分发的经验；
2. 团队成员绝大部分来自来自于985/211 院校、顶级海外院校，包括牛津、帝国理工、亚琛工业、墨尔本大学、港中文、北大、北邮、厦大等院校，正在陆续到岗，水平杰出；
3. 目前方向包括NLP、画像、推荐、搜索等业界核心方向，远期还会有对话机器人等前沿方向；
4. 工业、学术上我们会要求大家保持敏捷，一方面要在工业上做到业界顶尖水准；另一方面要在学术上对 SotA 有所追求，我们会有定期的工业、学术的文章研讨，一同学习进步；
5. 目前团队刚刚组建，现在加入可以拥有非常珍贵的、一个 AI 部门从零开始的经历，同时也可以获得非常珍贵的和各路牛人近距离的交流机会。

搜索算法工程师

岗位描述

1. 负责搜索算法研发工作，持续提升搜索的相关性和用户体验；
2. 分析海量用户的行为，对用户搜索需求进行理解，对文本和多模内容进行理解；
3. 设计召回和排序算法，对机器学习和深度学习模型进行研发等。

岗位要求

1. 计算机、智能、数学或相关专业硕士以上学历；
2. 熟练掌握 Python 语言编程，了解 Java，熟悉 linux 开发环境，有扎实的数据结构和算法设计功底；
3. 有优秀的逻辑思维能力和数据分析能力，善于分析和解决问题；
4. 熟练掌握机器学习、深度学习的基础理论和方法，并在自然语言处理（如文本分类、语义理解、知识图谱构建、篇章理解、情感分析、自然语言生成等）或图像视频内容理解（如图像分类或标注、图像质量、视频摘要）上有实际应用经验者优先；
5. 熟练使用一种或几种深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch、MXNet 等）；
6. 熟悉 Spark、Hadoop 分布式计算编程者优先；
7. 在大规模的搜索或推荐系统方面有实际项目经验的有加分。

推荐算法工程师

岗位描述

1. 负责推荐系统解决方案设计，场景接入；
2. 负责类 CTR 预估场景的解决方案设计与具体实现；
3. 参与画像特征设计、个性化算法研究、应用；

岗位要求

1. 计算机、智能、数学或相关专业硕士以上学历；
2. 责任心好，良好的团队沟通和协作能力，有较强的逻辑思维能力和推动能力；
3. 精通至少一种大数据平台例如 Hive、Spark ；
4. 精通至少一种编程语言 C/C++、Java、Python ；
5. 熟练运用各种常用算法和数据结构，有独立的实现能力；
6. 熟悉 Linux 开发环境，良好的系统编程、数据结构、算法基础、系统设计能力；
7. 熟悉和实践过常用的机器学习算法与推荐算法和架构,如 CF、LR、FM、GBDT、SVD、DNN 等；
8. 熟悉自然语言处理和深度学习等理论基础，有实战经验优先。

自然语言处理工程师

岗位描述

1. 负责文本信息的内容理解，包括但不限于文章主题分类、关键词提取、质量分级、语义理解、意图识别、观点分析、slot-filling 等；

岗位要求

1. 计算机、智能、数学或相关专业硕士以上学历；
2. 熟练掌握 C/C++和 Python 语言编程，熟悉 linux 开发环境，有扎实的数据结构和算法设计功底；
3. 熟练掌握 NLP 基础理论和算法，在一个或多个领域（如文本分类、语义理解、知识图谱构建、篇章理解、情感分析、自然语言生成等）有 2 年以上实际工作经验；
4. 有优秀的逻辑思维能力和数据分析能力，善于分析和解决问题；良好的沟通能力与团队协作能力；
5. 熟练掌握机器学习、深度学习的基础理论和方法，并在自然语言处理任务中有实际应用经验者优先；
6. 熟练使用一种或几种深度学习框架（如 tensorflow、caffe、mxnet、pytorch 等），或者熟悉 spark、hadoop 分布式计算编程者优先。

用户画像工程师

岗位描述

1. 负责用户画像开发，具体工作为从内外多业务中的结构化和非结构化数据中建立基于标签及兴趣体系的用户画像，以及基于多维特征实现用户分群、多业务画像融合等工作。
2. 负责海量用户数据的管理，行为数据的分析和挖掘；
3. 负责画像相关系统（离线数据挖掘系统和在线服务系统）的开发。

岗位要求

1. 硕士及以上学历，计算机、智能、数学等相关专业；
2. 熟悉数理统计、数据分析、数据挖掘，熟知常用的机器学习算法；
3. 熟悉各种抽样方法（分层，过抽样等），特征处理方法（缺失值处理，离散化等）；
4. 熟悉 C++ & Spark & Python 开发，对数据结构和算法设计有较为深刻的理解；
5. 熟悉大规模数据挖掘、机器学习、自然语言处理、分布式计算中的一项或多项技术，并具有实际工作经验
6. 熟悉机器学习框架或工具（ Spark MLLib，tensorflow，caffe 等），了解源码并能应用项目
7. 具备用户画像、推荐系统等方面的工作经验优先；
8. 具备大规模分布式计算平台的使用和并行算法的开发经验，对大数据处理及应用有浓厚兴趣；
9. 具备较强的团队协作能力和沟通能力，思维活跃，学习能力强；

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