京东-机器学习算法架构工程师-
招聘简介
【公司及部门介绍】 京东商业提升事业部（前广告部）成立于 2014 年初，承担着京东全站流量变现及营销效果提升的重要任务。我们致力于打造世界一流的电商广告及营销平台。京东商业提升事业部拥有互联网广告业内一流的技术团队，主要成员均来自百度、腾讯、雅虎等业界知名公司，有着丰富的互联网广告从业经验。我们意识到技术人才能够 make so much difference，更让我们更加渴求更多技术人才加盟。
【岗位职责】 专注于大数据背景下的大规模机器学习的算法研究及工程落地，包括但不限于： 1.基于机器学习、深度学习等领域前沿算法的探索与研究，以及结合现有业务和未来业务场景下的算法解决方案； 2.大规模分布式机器学习平台的研发工作，针对不同数据形态和模型算法的计算规模及性能优化； 3.大型分布式广告模型系统架构设计和优化，支撑数百亿请求pv压力的高可靠系统研发；
【岗位要求】 1.全日制大学硕士及以上学历，计算机、通信、数学等相关专业优先； 2.具备良好的数学基础，熟悉机器学习、深度学习基本知识及工程实践； 3.扎实的 Linux 下 C++/Python 编码能力，了解计算机体系结构、异构计算，对数据结构和设计模式有深刻的理解； 4.熟练使用至少一种常见的机器学习框架，如 TensorFlow / PyTorch 等； 5.有优秀的学习能力，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.做事严谨、认真，积极主动,有团队合作精神，具备强烈责任心和严谨工作态度以及良好的沟通能力；
【加分项】 1.有计算机领域顶级会议论文优先，开源项目贡献者优先，有优秀的 GitHub 项目、技术博客优先； 2.有大数据处理、高性能计算、分布式机器学习框架设计和开发等方面的项目经验加分； 3.熟悉网络编程、多线程编程技术，有大规模系统开发和设计经验加分； 4.有Graph Neural Network、Reinforcement Learning、OnlineLearning、TB级大模型训练&inference等相关经验优先；
【工作地点】 北京市朝阳区北辰西路8号北辰世纪中心 A 座（临近国家会议中心、鸟巢、水立方）
简历投递邮箱:wangkunyao@jd.com
一面
百度
- 模型预估服务平台：
- 部门简介和个人工作介绍
- 在线与离线
- cache 1.pb接口 2.不走预估，直接返回 3.无用户信息就cache没有用了
- 亮点工作，对你来说你的提升是什么？
- spcache + 业务需求（？？？）
- batch
- 基本逻辑（怎么合并，怎么解耦）
- 为啥需要这个东西？
- ？？？放在结构或者队列里面，满了或者超时做批处理
笔试
- 合并两个有序链表（循环+递归）
- 调整数组顺序使得奇数位于偶数前面（直接在原数组上面改；新建一遍空间）
- 实现一个单例模型
网络小项目
- 服务框架：epoll，rpc，ftp
语法
- 智能指针（shared_ptr, unique_ptr)，引用计数，野指针；什么时候用？
- static关键字，c++中什么时候用static ？单例模式
- epoll为什么比select可以更多文件描述符号？基于事件，而不是轮训；
部门简介
模型预估服务平台建设 + 模型优化
- 重视c++后台开发能力 + 网络相关
- 联邦模型
mxps反思
- 什么时候用vector, 什么时候用的list？
二面
实习经历
- 你了解mmdnn的具体实现吗？加tensorrt优化有多少？
- onnx是什么的？
- 你了解bert/ernie模型的具体内容吗？attention机制？transfomer机制
- 对于cache的话，有些加点击数据（历史记录），你们怎么处理？
- 蒸馏的对效果的影响多少？
- 对于cache, URL协议清楚吗？
小项目
- 上传文件用多线程，下载的时候用p2p
- 互斥锁、自旋锁、分布式锁、读写锁
- 百度取模的锁
系统题
- 10亿的数字，每个int32存在一个文件里面，文件在磁盘里面，内存只有1G，找中位数的方法
- 快排的分治思想
- 桶排序
- 位操作，正负号
- 逻辑题：64匹马，8个跑道，怎么找出最快的4匹马
- 10-11次，防止一个对特别的强。
加面：算法工程师
- 百度的paddlepaddle业界其实不好用，你看过tensorflow的源码吗？为什么不看？
- 对于需求对接的时候，注意没有对双方有能力提升的地方少做，只是易用性的工作要少做。
- 有些场景百度可能不存在，但是其他会存在，比如同一个机房可能会用到不同卡，这个非常考虑到自驱动性。
- 对于一个模型做出来预估，策略预估是100ms，但是你要提升到50ms，这个就是算法和工程的协作关系。
- 对于离线训练也有很多东西可以做，比如ps，这些都是需要了解的。
- 关于CPU编程和GPU编程，你的看法是什么？
- 你的薪酬的预期是多少？