社招内推：百度商务搜索部凤巢团队招聘大规模机器学习/分布式计

五、商务搜索部_搜索引擎C/C++研发工程师/架构师（北京&上海）      
工作职责：      
o 运用搜索引擎最前沿技术，结合互联网营销商业模式特点，从事百度搜索推广、在线广告等商务搜索引擎后台服务软件架构设计及研发        
o 参与大型分布式广告检索引擎的架构设计和优化，支撑数十亿请求压力的高可靠系统的研发，支持秒级别实时索引系统的研发      
o 构建海量广告数据存储、计算和传输平台，构建用户行为中心，挖掘上亿网民的行为数据      
o 研发世界最先进的流式计算系统，实时处理亿万网民的海量日志数据      
o 对现有系统的不足进行分析，找到目前系统的瓶颈,改进商务搜索引擎的算法，提高系统性能        
o 主要方向：商务搜索引擎架构，反作弊引擎、搜索相关性技术、商业推荐系统等。      
              
职位要求：      
o 计算机及计算机相关专业本科或本科以上学历        
o 精通Linux/Unix平台上的C/C++编程，熟悉脚本编程，有良好的编程习惯      
o 精通网络编程、多线程编程      
o 对数据结构和算法设计具有深刻的理解，有多年系统分析和设计的实践经验        
o 具备优秀的逻辑思维能力，对解决挑战性问题充满热情，善于解决问题和分析问题      
o 有强烈的上进心和求知欲，善于学习新事物        
o 良好的团队合作精神，较强的沟通能力和学习能力      
              
六、机器学习/自然语言处理/数据挖掘-研发工程师/研究员（北京&上海）      
岗位职责：      
o 负责在线广告投放系统的核心技术创新与优化        
o 应用机器学习、自然语言处理、分类聚类等尖端技术，针对海量信息建模，挖掘潜在商业价值      
o 提高在线广告的相关度、用户体验、投放效果及变现能力      
              
岗位要求：      
o 计算机或相关专业硕士以上学历        
o 良好的逻辑思维能力，能够从海量数据中发现有价值的规律        
o 熟悉C/C++语言编程，对数据结构和算法设计有较为深刻的理解        
o 熟悉大规模数据挖掘、机器学习、自然语言处理、分布式计算等相关技术，并具备多年的实际工作经验      
o 优秀的分析和解决问题的能力，对挑战性问题充满激情        
o 良好的团队合作精神，较强的沟通能力         
              
有以下经验者优先：      
o ontology相关知识和经验        
o 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)      
o 机器学习算法优化理论的研究经验      
o 分布式相关项目研发经验（如分布式存储/分布式计算/高性能并行计算/分布式cache等）      
o 搜索引擎、广告投放、反作弊相关技术的知识和经验      
              
七、分布式计算系统研发工程师/架构师（北京&上海）      
岗位职责：      
o 分布式应用系统和平台的核心技术研究与开发，包括并行数据处理和计算、性能优化、分布式存储等，易用性强，可灵活扩展与复用      
o 分布式存储系统框架的设计和开发，多并发、高性能的存取和计算      
o 大规模分布式机器学习算法的研究、设计与实现      
              
岗位要求：      
o 计算机或相关专业本科以上学历        
o 熟悉Linux/Unix平台上的C/C++ 或java编程，熟悉脚本编程        
o 熟悉常用算法和数据结构，熟悉网络编程、多线程编程 技术        
o 善于学习新的知识，动手能力强，有进取心        
o 良好的团队合作精神，较强的沟通能力        
o 优秀的分析和解决问题的能力，对挑战性问题充满激情      
              
有以下经验者优先：      
o 有分布式相关项目（如分布式存储/分布式计算/高性能并行计算/分布式cache）经验        
o 熟悉Linux内核，熟悉STL等通用库实现，或者曾经开发过类似的库        
o 熟悉分布式系统概念、架构；熟悉操作系统、文件系统 的原理和实现      
o 有非常丰富的在Linux/Unix下工作的经验        
o 开源社区的活跃贡献者      
              
              
              
              
非校招，应届生勿投！                    
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