邱胜科
北京
资深算法专家
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  • 算法工程师如何选择个人发展方向

    职业生涯就像爬金字塔,一级级,越往上人越少。 针对算法工程师来说,如何最快的实现个人发展,有一些特殊的技巧。 例如: 1. 在学校中,如何选择算法课程,如何加强工程实践,如何将算法研究深入。 2. 在公司中,如何选择具体项目,如何将算法项目做的更出色,如何进行晋升答辩。 3. 在沟通中,如何与架构师、产品经理、运营经理、公司领导层沟通,获得足够资源。 4. 在客户面前,如何进行POC,如何说服客户方领导,如何与甲方技术人员配合。 在话题中,将以个人长期在BAT大厂的实际工作经验和咨询者的实际经历结合,给出个性化的指导。

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  • 工程方向如何转方向从事算法工作

    随着2012年大数据的崛起,2016年AI的崛起,越来越多的工程师希望从事算法工作。 原因来自于: 1、算法方向的职业生涯比较长; 2、算法方向的门槛较高,可以形成一定的壁垒,保存竞争力; 3、算法方向更偏向业务领域,可以获得业务收益,属于前台 而传统的 工程师/架构师,偏向于后台方向,和公司业务的关联性稍微小一些,对于很多希望能够延长自己的职业生涯,提高薪酬的从业者而言,转向算法方向会是很多工程师的选择。 但是,从哪里入手?门槛在哪里?数学是否重要?如何补数学知识?如何快速高效的做各种实验? 算法工作和工程工作的主要差一点在哪里?很多从业者可能还不太清楚。而且半路从事算法工作,知识、经验和背景上的差异要去弥合还是不容易的,很多需要个性化的解决。 这里,我会和大家一对一讨论一下你所从事的业务领域,给出从工程领域到算法领域的一个合适转换路径。

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  • 搜索,推荐,广告,用户增长算法策略

    直接面对业务目标,帮助大家分析出当下的核心问题,提高解决问题的办法和能力。 1. 搜索方面的 query解析、排序、召回策略制订和优化方法。 2. 推荐中的召回、排序、打散,性能和业务指标优化。 3. 广告中的出价、算法、客户需求策略等。 4. 用户增长中,用户留存、召回、运营指标的制订和算法优化。

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  • 大模型算法领域的就业和从业指导

    目前本人正在参与多个大模型相关的项目,已经获取了大量的技术经验和商业经验。因此给出该课题拆分和讲解。帮助大家直面大模型方面的技术性选择: 1. 岗位的划分,各种岗位的技能要求; 2. 大模型技术层面目前发展最快的几个方向,也是比较有潜力的几个方向 3. 大模型在应用层面最可能出现的几个方向,其商业背景和商业潜力的介绍和评述(独有,网络中很少) 4. 大模型时代,我们的产业领域和学习领域可能会产生的重大的变化,以及到底什么样的经验可以长期受用不过时。

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行家自述

清华大学模式识别专业毕业,一直从事互联网算法和系统开发领域。曾供职于 搜狗、人人、百度等互联网公司。现供职于一线互联网公司。历任系统开发工程师,算法工程师,算法专家,数据科学家等职位。 ~供职于搜狗期间,从事千万级日活的浏览器工具条后台系统研发。百万级日活的点到点的流媒体视频后端系统开发和用户留存和用户时长的算法优化。 ~供职于人人公司期间,从事日曝光数十亿级广告投放系统的算法优化工作。包括CTR/CVR预估,流量分配,用户画像等工作。 ~供职于百度期间,从事日活亿级C端产品的搜索优化工作。包括搜索意图解析、召回系统优化,排序系统优化等。 ~供职于一线互联网公司,从事推荐系统的优化,包括系统用户画像、留存分析、流失预警,推荐排序算法优化等工作。 ~曾辅导过多家互联网公司创业公司,提供建议去搭建搜索、推荐系统和用户增长策略。 平时爱好旅游和文史哲的读书交流。

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