搜索算法工程师岗位工作职责
简介:搜索算法是利用计算机的高性能来有目的的穷举一个问题解空间的部分或所有的可能情况,从而求出问题的解的一种方法。现阶段一般有枚举算法、深度优先搜索、广度优先搜索、A*算法、回溯算法、蒙特卡洛树搜索、散列函数等算法。在大规模实验环境中,通常通过在搜索前,根据条件降低搜索规模;根据问题的约束条件进行剪枝;利用搜索过程中的中间解,避免重复计算这几种方法进行优化。
搜索算法工程师职位描述(模板一)
岗位职责:
1.负责搜索排序模型的研发工作,持续迭代提升转化效果和用户体验;
2.专研搜索业务特点,探索适用业务的最佳搜索实践方案;
3.根据业务需求,负责搜索系统架构的整合优化。
任职要求:
1.计算机相关专业本科及以上学历,3年以上互联网行业研发经验,有大型搜索、海量数据处理经验;
2.在queryrewrite、相关性排序、CTR预估等方向上有深入的算法研究和丰富的实践经验;
3.扎实的算法和数据结构基础,至少熟练使用C++/Java/python其中一种编程语言;
4.有良好的沟通能力,跨团队协作能力,具备出色的规划、执行力,强烈的责任感,以及优秀的学习能力。
搜索算法工程师职位描述(模板二)
岗位职责:
1.根据产品的特性设计搜索规则,提升搜索效率;
2.维护搜索引擎服务器集群、构建大数据搜索引擎平台;
3.对搜索算法进行优化,提高处理的准确性和性能。
任职要求:
1.编码能力强,掌握C/C++语言编程,代码高效可靠;
2.熟悉linu*平台,熟悉bash/python脚本语言;
3.对数据结构和算法设计有较为深刻的理解;
4.搜索相关领域(如信息检索、索引、排序)经验;hadoop大数据处理相关经验;
5.优秀的分析问题和解决问题的能力,对解决具有挑战性问题充满激情;
6.具有良好的沟通能力,和良好的团队合作精神。
搜索算法工程师职位描述(模板三)
岗位职责:
1.设计搜索排序算法;
2.设计开发反馈系统,建立搜索质量对比基线;
3.根据反馈系统的信息,改善搜索结果的质量。
职位要求:
1.计算机相关专业,本科及以上学历;
2.有良好的数据结构和算法功底;
3.熟悉常见垂直搜索引擎的排序算法;
4.精通分词/倒排/压缩/检索等搜索技术;
5.有linu*下c/c++/python/shell开发经验。
篇2:搜索算法岗位工作职责
简介:搜索算法是利用计算机的高性能来有目的的穷举一个问题解空间的部分或所有的可能情况,从而求出问题的解的一种方法。现阶段一般有枚举算法、深度优先搜索、广度优先搜索、A*算法、回溯算法、蒙特卡洛树搜索、散列函数等算法。在大规模实验环境中,通常通过在搜索前,根据条件降低搜索规模;根据问题的约束条件进行剪枝;利用搜索过程中的中间解,避免重复计算这几种方法进行优化。
搜索算法职位描述(模板一)
岗位职责:
1.负责具体业务产品的搜索效果优化工作,规划技术方向;
2.负责搜索的查询分析、检索、排序等模块的算法与模型的设计与优化;
3.负责用户搜索数据的分析处理与挖掘。
任职要求:
1.计算机专业本科或以上学历;
2.熟悉数据挖掘、机器学习或自然语言处理;
3.熟悉搜索引擎技术,对搜索效果的改进工作有较深入的理解;
4.熟悉LTR模型、CTR预估算法等,对搜索排序有着较深刻的认识和实践经验5.熟悉Linu*系统,熟悉Java或C++语言,数据结构,编程基本功扎实;
6.数据驱动,用户导向,具备良好的综合素质,具有较强的学习和创新能力。
搜索算法职位描述(模板二)
岗位职责:
1.用户搜索query理解与分析,优化搜索相关性优化;
2.挖掘视频相关特征,优化搜索排序模型;
3.基于用户搜索日志,挖掘用户的搜索意图,提升用户搜索满意度。
任职要求:
1.计算机相关专业本科以上学历;
2.扎实的编码能力,具备良好的分析问题、解决问题的能力;
3.有文本挖掘、搜索/推荐相关的工作经验;
4.有机器学习、learningtorank方面经验者优先。
搜索算法职位描述(模块三)
岗位职责:
1.熟悉搜索引擎原理;
2.了解统计机器学习和自然语言处理原理,能够使用统计学习算法完成具体任务;
3.扎实的工程能力,掌握C++/Java/Python,能够高效稳定的将策略或模型应用到线上;
4.善于数据分析与问题发现,主动提出改进方向。
任职要求:
1.具有计算机科学、统计学、数学相关学历及专业背景,掌握扎实的统计学,数据挖掘/分析/建模,机器学习等理论;
2.在自然语言处理或数据挖掘方向有较强的积累,对数据敏感,对使用机器学习解决金融系统问题有热情;
3.曾参与构建过搜索引擎或推荐系统,掌握相关信息收集与提取核心技术,精通排序算法;
4.研究分析业内智能算法平台产品以及优化技术方案,以改进产品功能和性能;
5.逻辑清晰、表达能力强,有良好的团队合作精神和主动沟通意识。
篇3:超市商品上下限算法规程
超市商品上下限的算法
一、上下限就是指合理库存和最高库存,是最重要的补货参数。
1、分店库区中陈列量不为0的商品,合理库存、最高库存算法如下:
日均销量:
周一至周五的日均销量为当日向前7天的销售量去掉周日周六的销售量再除以5
周六至周日的日均销量为当日向前14天中所有周日周六的销售量再除以4
配送商品实际陈列量:a类商品:设定陈列量/1b类商品:设定陈列量/2
c类商品:设定陈列量/3
配送商品合理库存:实际陈列量+日平均销售量*系数
(系数:a类为2,b类为2,c类为1)
配送商品最高库存:商品合理库存+日平均销售量*系数(系数:a类为1,b类为1,c类为1)
补货(直上柜)商品实际陈列量:a类商品:设定陈列量/1b类商品:设定陈列量/2
c类商品:设定陈列量/2
补货(直上柜)商品合理库存:实际陈列量+日平均销售量*系数
(系数:a类为3,b类为3,c类为3)
补货(直上柜)商品最高库存:商品合理库存+日平均销售量*系数
(系数:a类为2,b类为2,c类为2)
二、分店陈列量为0的商品,合理库存、最高库存的算法如下:
日均销量:当天向前28天的平均日销量
合理库存:合理库存天数*日均销量(合理库存天数系统默认4天,可修改)
最高库存:最高库存天数*日均销量(最高库存天数系统默认5天,可修改)
当计算类型为计算上限时
最高库存:合理库存+(最高库存天数-合理库存天数)*日均销量
三、总部仓库中商品的的合理库存和最高库存算法如下
各分店自动补货的柜组按如下步骤分别计算缺货量:
1、基本陈列量=设定陈列量/系数(系数:a类商品为1,c类商品为3,其它类商品为2)
2、日均销量为向前15天销售量的平均值
3、分店缺货量=基本陈列量+分店日均销量*系数―分店库存
(系数:a类商品为15,c类商品为7,其它类商品为10)
4、分店缺货整箱箱数=分店缺货量/整包装数
(整包装数
篇4:算法驱动软件工程师岗位职责
1.芯片驱动开发,WinCE下的设备驱动开发。
2.协助芯片定义、验证等工作。
3.负责算法和标准应用及界面的开发。
4.负责多媒体、指纹识别等算法的移植。
5.协助客户产品方案开发。
6.负责开发文柯的撰写及整理。