1 机器学习相关岗位要求

1 滴滴出行大数据&滴滴研究院招聘数据挖掘和算法工程师实习生

工作职责：

从事出行数据的分析处理和数据挖掘通过海量数据挖掘、机器学习等方法，深刻理解数据本质及用户、司机需求，进行策略的研究及开发

任职资格：

计算机/数学/统计学等相关专业本科以上学历；熟悉机器学习、数据挖掘方法，并掌握常见的数据挖掘、机器学习工具对算法、海量数据挖掘有实践经验者优先熟练使用Python；熟练使用数据库SQL，了解linux；熟悉Hadoop/Hive以及Map-Reduce计算模式，熟悉Spark等尤佳；

工作待遇：

竞争力的薪资，按天计算；每天有餐补，水果配送；同事萌萌哒，节假日福利棒棒哒。

地点：
北京市海淀区中关村软件园尚东数字山谷滴滴大厦

其他要求：

现在就可开始实习, 一周不少于四天, 保证3个月及以上

有意向的同学请把简历发到[e-mail]
简历文件名格式为：姓名+学校+专业+滴滴出行算法工程师实习生

2 小米实习生

小米搜索后端开发实习生
工作职责

优化爬虫抓取调度，实现动态页面抓取机制。 2. 实现和优化搜索的在线服务、建立离线数据处理流程，建立和优化高效索引构建服务工作要求计算机及相关专业，实习时间3个月以上，每周4天以上 2. 熟练掌握C++或Java，熟悉Hadoop、Spark、Kafka等计算平台和工具 3. 有搜索、推荐、广告系统等的相关经验优先，有处理大规模数据、高并发问题的经验优先

小米搜索算法实习生
工作职责
优化垂类搜索与综合搜索中的排序，设计处理结构化和非结构化数据的解析与特征提取
工作要求

计算机及相关专业，实习时间3个月以上，每周4天以上熟练掌握C++、Java、Python等语言中的一种或几种，熟悉Spark、Tensorflow等平台熟练掌握基础机器学习知识，对2-3种模型有较深的认识

简历发送至邮箱[e-mail]

3 作业帮数据挖掘工程师（300/天）

职位：

数据挖掘实习研发工程师

职责：

1、负责作业帮直播课相关数据挖掘分析工作

要求：

1、计算机相关专业研究生 2、熟悉linux下C/C++编程，Python，shell等 3、具备扎实的数据结构及算法功底，优秀的工程实现能力 4、熟悉sql、hadoop、hive优先 5、了解常用的机器学习算法模型优先 6、有独立分析、定位、解决问题的能力 7、较好的理解能力和沟通能力，工作积极主动，具备较强的责任感 8、每周能保证4~5天，实习时间4个月以上

工资福利：

实习工资300元/天 免费早、午、晚餐 水果零食咖啡机 聚餐、每周羽毛球篮球等各项文体活动 较大机会转正

工作地址：

北京海淀上地七街开拓大厦

简历投递：[e-mail]
邮件格式：姓名年级学校_可实习时长

4 京东无界零售实验室–计算机视觉算法实习生

地点：北京北辰

岗位要求：

1. 计算机相关专业，精通图像处理、模式识别理论和算法，尤其对图片分类、物体检测有很好的研究积累和创新能力，对计算机视觉有深入学习了解应用的优先
2. 对深度学习有较深理解和应用，能开展深度学习研发，动手能力强
3. 极佳的工程实现能力，精通Python、C/C++、Matlab等至少一门语言
4. 思维活跃，能快速学习新知识，对技术研发富有激情
5. 拥有海外研发经历、国际顶尖学术论文，参加过CV领域有影响力的竞赛例如FDDB、TRECVID、LFW、300W等并取得较好名次者优先
6. 至少实习3个月，每周至少4天

联系人：[e-mail]

5 百度机器学习/数据挖掘/自然语言处理工程师

工作职责:

• 研究数据挖掘或统计学习领域的前沿技术,并用于实际问题的解决和优化

• 大规模机器学习算法研究及并行化实现,为各种大规模机器学习应用研发核心技术

• 通过对数据的敏锐洞察,深入挖掘产品潜在价值和需求,进而提供更有价值的产品和服务,通过技术创新推动产品成长
  职责要求:

• 热爱互联网，对技术研究和应用抱有浓厚的兴趣，有强烈的上进心和求知欲，善于学习和运用新知识

• 具有以下一个或多个领域的理论背景和实践经验：机器学习/数据挖掘/深度学习/信息检索/自然语言处理/机制设计/博弈论

• 至少精通一门编程语言，熟悉网络编程、多线程、分布式编程技术，对数据结构和算法设计有较为深刻的理解

• 良好的逻辑思维能力，对数据敏感，能够发现关键数据、抓住核心问题

• 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沟通意识

具有以下条件者优先：

• 熟悉文本分类、聚类、机器翻译，有相关项目经验

• 熟悉海量数据处理、最优化算法、分布式计算或高性能并行计算，有相关项目经验

6 华为大数据开发工程师

岗位职责

深度参与大数据技术及平台的设计、开发、测试，研究用户模型，为客户提供个性化的服务，实现数据资产化、货币化。你将负责：1、研发面向大数据分析处理平台，研究数据挖掘算法技术与应用，向金融、运营商、政府等全球行业领先客户提供大数据解决方案，帮助客户在大数据时代取得先发优势。2、研究用户模型（电信/互联网行业）框架、生成、维护、应用等核心算法，以及个性化推荐方法，解决个性化服务和营销问题，可成长为大数据时代的数据科学家，为更广泛客户提供咨询、实施等服务，帮助客户实现数据资产化、货币化的目标。

岗位要求

1、计算机、软件相关专业本科及以上学历，并具备以下条件之一； 2、熟悉流计算、Hadoop、Spark使用、数据挖掘等；3、对商用或开源的数据库的使用，例如Oracle、Sybase、MySQL、PostgreSQL等有一定了解，熟悉SQL语言；4、对开源数据库（例如MySQL、PostgreSQL等）的源代码有一定了解，有相关开发项目经历者优先。

6 阿里巴巴

算法工程师-机器学习 Software engineer -Machine Learning

岗位描述Job Description

我们专注于大数据之上的机器学习算法研究与应用，如果你了解机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习、主动学习、特征提取与稀疏学习、等级学习等相关知识，对人工智能抱有极大的热情，勇于挑战各种实际应用难题，欢迎加入我们！

具体职责包括但不限于：

1、负责机器学习、深度学习领域的技术研发工作，包括但不限于神经元网络模型设计与优化、强化学习、迁移学习、主动学习、维度降低、核方法、谱方法、特征提取与稀疏学习、等级学习、推荐、随机优化等的算法和系统研发等2、负责机器学习尤其是深度学习前沿问题的探索与研究，结合未来实际应用场景，提供全面的技术解决方案3、负责提供分布式的算法实现的解决方案，大幅提升算法计算规模和性能4、负责提供大数据分析建模方案，沉淀行业解决方案，协助拓展业务边界

岗位要求Qualifications

1、本科及以上学历，硕士博士优先，计算机、数学、电子工程、通信等相关专业；2、熟悉常用机器学习算法，对模式识别、深度学习、增强学习等相关领域，极佳的工程实现能力，精通C/C++、Java、Python等至少一门编程语言3、候选人有数理分析方面良好的素养以及数理统计基础4、良好的数据敏感能力、较强的逻辑分析能力5、良好的团队合作精神，能够做到严谨、皮实、乐观6、有实际成果并发表在国际顶级会议、期刊者优先，有在ImageNet、MSCOCO、ICDAR等权威数据库上提交过结果并取得优异成绩者优先7、有deeplearning的经验，有linux下开发经验的，大规模数据处理经验优先 

数据研发工程师 Software Engineer - Data technology

岗位描述Job Description

如果你想，参与阿里大数据的采集、存储、处理，通过分布式大数据平台加工数据，支持业务管理决策如果你想，参与阿里大数据体系的设计、开发、维护，通过数据仓库、元数据、质量体系有效的管理和组织几百P的数据如果你想，参与阿里大数据产品的研发，通过对数据的理解，发挥你的商业sense，发掘数据价值，探索大数据商业化如果你想，接触世界领先的大数据处理与应用的技术和平台，获得大数据浪潮之巅的各类大牛的指导

岗位要求Qualifications

如果你，所学专业是计算机、数学、统计等相关专业如果你，有较强的动手能力和学习能力，熟悉一门数据处理语言，如SQL、JAVA、Python、Perl等，熟悉unix或者linux操作如果你，具备扎实的专业基础，良好的沟通能力和团队合作，主动积极、乐于面对挑战如果你，有参与数据处理、分析、挖掘等相关项目更好如果你，对Hadoop、Hive、Hbase等分布式平台有一定的理解更好那么，成为数据研发工程师吧，这里就是你的舞台 

7 腾讯机器学习方向

岗位描述

腾讯拥有上亿量级的产品数据、极其丰富的产品场景、超大规模的计算资源、全谱领域的深厚技术积累、追求极致的创新氛围、适宜年轻人的企业文化，可为您提供充分的专业发挥空间，让您有可能做出影响整个互联网行业发展的优秀成果。

该岗位包括机器学习、大数据、数据挖掘、优化、统计等方向。主要职责包括但不限于：

1、 了解腾讯的数据，负责海量数据的分析和挖掘工作，构建多个业务领域内的用户画像体模型；2、 负责机器学习（尤其是深度学习领域）的算法和模型开发，包括但不限于：神经网络模型设计，超参数优化，各种学习和优化方法尝试……3、 对业务方已有的算法和模型的分布式实现进行加速，丰富公司内部的公用并行算法库；4、 对机器学习尤其是深度学习前沿问题进行探索与研究，结合未来实际应用场景，提供全面的技术解决方案；5、 对计算机视觉、语音识别、自然语言处理、精准推荐等领域提供模型支持，进行创新应用试验和落地产品开发。

岗位要求

1、 计算机、应用数学、模式识别、人工智能、自动化控制、统计学、运筹学、生物学、物理学/量子计算、神经科学等专业，本科及以上，博士优先；2、 熟悉常用机器学习算法，尤其是深度学习、增强学习等相关领域，对模式识别，概率统计、最优化等算法原理及应用，有扎实的基础，深入的理解和浓厚的兴趣；3、 精通C/C++、Java、Python等至少一门编程语言，有较强动手能力。了解目前常见的机器学习或者深度学习框架中的一个或者多个：Spark，XGBoost，Caffe，Tensorflow等……4、 在计算机科学学术会议和期刊如NIPS、ICML、IJCAI、AAAI、UAI、KDD、SIGIR……等发表过论文，或者有相关的开源项目贡献经验；5、 乐于动手，有良好的逻辑思维能力和数据敏感度，能够熟练阅读和编写英文论文，具有优秀的新技术研究能力。