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阿里巴巴数据中台线友盟部门，在北大清华，招聘研2到博5的算法实习生，负责金融风控和营销业务中的模型研发工作。 社招链接如：https://job.alibaba.com/zhaopin/position_detail.htm?spm=a2obv.11410903.0.0.f42a44f6rEzsTR&positionId=101910
基于与多位北大跨专业同学成功的合作经历，其他理工科专业有意向未来转机器学习/深度学习方向做算法的，可以考虑来友盟部门这里实习，通过实习可以获得以下收获 A 工业界海量稀疏行为矩阵，以模型效果为导向的建模工作，对于算法深度和工程能力要求极高 B 模型效果直接影响ToB服务的签单转化，离客户业务极近
目前友盟正在与阿里云合力打造金融科技产品，与金融客户深度接触，解决实际场景问题，需要紧急筹建算法、商务、开发等多个岗位，共约20人。目前有此能力做金融科技的，全国仅有我们部门，和腾讯天域。 目前我们的业务作为阿里云和蚂蚁金融科技对银行等机构服务的排头兵，我们提供的大数据服务类似曾经的“芝麻信用”，进行金融风控和营销。金融科技从2016年开始到现在发展了几年后，已经趋近于稳定。但目前互金的监管导致互金失去了大量的市场，银行消金等持牌机构需要快速补上互金的空缺，需要快速补充大数据的能力，目前阿里云和腾讯云也在金融行业展开大战，因此我们的项目在集团内非常重视，通过金融科技和大数据能力抢占金融的市场。 团队成员都是做推荐系统和广告出身，我们并不需要强金融行业的经验，相反我们是利用推荐广告的算法，用最流行的transformer等DeepLearning方法，优化模型的排序效果，模型算法好直接决定了团队的收入和阿里云是否赢下。 对于做了多年2c产品的推荐系统，或者躲在后端做搜索广告，想转商业化2b方向，想转金融科技方向，我们岗位是一个很好的尝试，而且技术栈和推荐广告类似，只是应用领域是目前最为流行。 2004年搜索，2006年广告，2011年推荐系统，目前最主流的是金融科技，这个方向不容错过。
实习生招聘要求 1 工作地点在北京望京金辉大厦，每周实习时间>=3天，持续3个月起 2 理工科专业，研2至博5不限，高等数学，概率论基础扎实 3 较强的python开发能力；熟悉最基础的计算机原理（如数据结构，C语言） 4 熟悉以下算法中的几个并能从原理进行推导和优化（LR,XGBoost,LSTM,Transformer,Multi-Task/TransferLearning等）；有这些算法的大数据实践经验者优先
有意向者，请邮件wayne@umeng.com 或加主管微信 13521342498
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发表于 2021-1-22 08:28:28
