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ywh123
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[Hiretual 北京研发中心] [招聘机器学习、软件开发、数据等技术和非技术岗位]

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  •   ywh123 · 2021-01-20 15:16:19 +08:00 · 667 次点击
    这是一个创建于 1163 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    最重要的最先说!先发一个联系方式 简历投递: [email protected] ,或者可以微信咨询:a15248120345

    我们是谁

    我们是硅谷增速最快的 AI 科技公司之一,并致力于构建全球最大的人才知识图谱 和 AI 招聘 SaaS 系统,在下一代的招聘技术领域持续领跑。公司的愿景是为每个企业的 HR 系统植入 AI 引擎,驱动招聘的智能化自动化。 公司的两位创始人,也是我们的 CTO 和 CEO 曾是美国三星 R&D 部门的上下级关系,由于平时的工作涉及到大量的人员招聘,深刻感受到了招聘行业的痛点,于是有了“创造一个结合人工智能和大数据技术的应用平台,让机器来替代猎头读取职位要求并搜索候选人,从而提高候选人匹配度、加速招聘的进程”的想法 。 公司总部在美国硅谷 MTV,成立于 2015 年,在前段时间已经完成了过亿元B 轮融资(疫情期间,拿到融资实属不易啊!),资方包括微博基金、海松资本等。此外我们的客户包括 Nike 、IBM 、Amazon 、Paypal 、Visa 、Intel 等。于去年成立北京研发中心,北京部门到目前已经有自己的盈利,所以不用担心公司资金流随时断裂的问题。 地址位于北京市海淀区海淀黄庄附近,包午餐和晚餐,公司每天变着花样为大家点外卖,带你吃遍周围所有美食!福利待遇从优,入职即缴纳五险一金,配备 Mac 电脑+显示屏+人体工学座椅,住房补 /交通补、年底十五薪等等福利请找我详细聊。此外工作氛围也很好,扁平化管理,不存在严重的上下级关系。大家都是会为了技术死磕到底的工程师,如果你也是一个这样的程序员,欢迎加入我们!!!

    技术优势

    —— 庞大的数据源头,成熟的大数据技术 过灵活模块化的数据处理流水线,统一结构化多平台不同结构的原始数据,根据业务需求可快速开发相应模块 z 分析处理结构化档案,生成所需标签化档案。 通过基于 AWS 的高扩展性,灵活满足业务需求与成本控制。 最终端,主要提供数据的获取,索引,搜索,分析,可视化等相关业务需求。

    —— 根据不同应用场景选择最合适的技术和框架,不拘泥于单一传统的技术。 现在已经在使用工业界中流行的技术或者框架: web 方面,React, TypeScript, SpringBoot, etc. data 方面,ElasticSearch, Cassandra, Kafka, Redis, etc.

    招聘岗位(中国美国协同工作,针对核心产品 hiretual 的开发)


    软件开发工程师

    负责 7.5 亿份简历 的搜索与更新功能 (ElasticSearch, Java, Python);

    支持多客户的大容量并发数据 IO 业务逻辑 (SpringBoot + Kafka),维护 1 million+ transaction/s 的 SaaS 产品;

    持续改进工程架构,建立合理的性能监控和数据备份机制;

    机器学习

    作为机器学习工程师,你将加入核心工程团队,以针对 AI 和数据驱动的 SaaS 开发算法,框架和产品智能。你将与顶级 AI 研究人员和基础架构专家合作,探索无限的职业空间。

    数据工程师

    负责 7.5 亿份简历的存储和更新 (ElasticSearch, Canssandra, Redis)

    支持 40+ 不同渠道的数据爬取和清洗(Python, Scrapy, Selenium)

    为 100TB+数据建立即时通道和线下通道

    为产品研发提供数据策略支持

    进行开源数据,文档及 pdf 的特征值提取,建立知识图谱及数据标签

    与 AI 工程师和机器学习工程师合作,建立最大人才数据库和人工智能模型,实现数据渠道管理的自动化和智能化

    为产品研发提供量化结果,实现数据驱动下的产品研发智能化

    商业分析师(要求较高英语能力)

    从不同平台提取、合并和清理数据,分析数据以识别趋势

    检查审核数据,以确保分析报告的完整性,从源头确保数据准确性

    与商业和运营团队紧密合作,通过数据分析增加价值

    为商业和运营团队构建关键业务指标,在 Salesforce 和 Tableau 上构建仪表板

    帮助商业和运营团队成员理解并使用仪表板,推动数据驱动的决策文化

    监测指标异动,分析原因,为团队提供商业建议

    分析数据以提前发现业务增长、潜在风险和机遇的驱动因素

    借鉴 SaaS 行业最新的数据分析实践,提升现有数据分析流程和效率

    目前尚无回复
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