诚聘软件开发工程师(上海)

blazingSnow 2003-08-06 12:43:36

我们现在有一批手机游戏需要进行移植/开发,特招聘以下全职员工:
如果有意,请发简历至 bbmf@isresource.com,我们会很快和您取得联系
在简历中请说明薪金待遇,如有可能,也请说明您目前的薪金待遇,谢谢。
切勿站内回文

1.Senior Software Engineer 高级软件开发工程师 (2人)
要求:有深厚的c/c++,java 开发功底
有开发过移动设备 游戏/应用程序 的经历
熟悉J2ME
熟悉BREW是另外一项加分
设计过游戏引擎是一项加分
有过在C语言与JAVA之间作转换的经历是一项加分
有组织能力,能协调团队成员进行开发
工作描述:
带领开发团队完成所给定任务,进行游戏的移植/开发

2.Software Engineer 软件开发工程师(5人)
要求:有深厚的c/c++,java 开发功底
有开发过移动设备 游戏/应用程序 的经历
熟悉J2ME
工作描述:
进行游戏的移植/开发

3.Information Consultant 游戏开发信息顾问(1人)
要求:由敏锐的观察力,搜集相关资料协助开发团队完成开发
熟悉流程设计的软件工具
工作描述:
搜集开发所需要的相关资料
并给开发团队提供建议

4.Graphical Designer 美术设计工程师(2人)
要求:有深厚的美术功底
熟练使用各种图形图像开发工具,如PHOTOSHOP,3D MAX.....
能按照游戏策划所给定要求制作出精美的图片
工作描述:
制作游戏图片

5.Translator 翻译(1人)
要求:熟悉韩语
工作描述:
翻译工作过程中的一些文档
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ssht968 2003-08-06
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我想试试
网络咖啡 2003-08-06
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偶有意
这是个神奇的东西哦 投篮辅助器 让投篮更准 中锋?三分不是问题 百分百中!! 【招】应届生,入职年薪5-10万 【有奖】嵌入式开发从业人员大调查 SAP D-Code大会最低折扣倒计时 2013年热门Android应用 Android 游戏教程:让人物动起来 跟燕青一起学Android应用开发 .. 相关资源 AgileEAS.NET SOA 平台简易教程 50个Div+CSS模板 圣诞程序雪花飞舞的世界(VC++) C#5.0语法范例 读懂C++递归程序 c++ 类 的初步讨论 云计算资料大全(了解云计算者必读).pdf 云计算术语大全.docx Eclipse快捷键大全 五种令人印象深刻的网页头部设计技巧 C++初步知识(2013级-C++程序设计) 拼图游戏代码 碎纸片的拼接复原算法集合 java笔试题大集合及答案 热门招聘 【上海斐讯数据】招聘JAVA工程师 【德邦物流】高薪诚聘 软件质量工程师 【中移动】车联网产业研究员 【中移动】核心网或承载接入网 【中移动】行业市场研究员 【中移动】互联网运营经理 【中移动】服务器技术研究员 【中移动】产品体验设计师 JAVA软件开发工程师 月薪15000 C++/C# 软件开发工程师 月薪15000 技术总监- 武汉 月薪30000 android 开发工程师 月薪20000 高级算法工程师 月薪30000 地图导航上市公司 产品经理 月薪20000 【上海斐讯数据】招聘JAVA工程师 【德邦物流】高薪诚聘 软件质量工程师 【中移动】车联网产业研究员 【中移动】核心网或承载接入网 【中移动】行业市场研究员 【中移动】互联网运营经理 【中移动】服务器技术研究员 【中移动】产品体验设计师 JAVA软件开发工程师 月薪15000 C++/C# 软件开发工程师 月薪15000 技术总监- 武汉 月薪30000 android 开发工程师 月薪20000 高级算法工程师 月薪30000 地图导航上市公司 产品经理 月薪20000 电信下载网通下载 VIP免积分下载 你目前积分:0,下载后评论将有机会获得返分。 . FAQ为什么我点的下载下不了,但积分却被扣了由于下载人数众多,下载服务器做了并发的限制。若发现下载不了,请稍后再试,多次下载是不会重复扣分的。我的积分不多了,如何获取积分?上传优质资源可以获取积分,详细见 积分规则。 选择完成有奖的任务,可以获取积分。 http://task.csdn.net 选择购买VIP会员服务,无需积分下载资源 。 http://vip.csdn.net 评价资源返积分: 立即评价 第一次绑定手机,将获50下载积分及100论坛可用分。 立即绑定 论坛可用分兑换下载积分。 立即兑换 下载资源意味着您已经同意遵守以下协议1. 资源的所有权益归上传用户所有2. 未经权益所有人同意,不得将资源中的内容挪作商业或盈利用途3. CSDN下载频道仅提供交流平台,并不能对任何下载资源负责4. 下载资源中如有侵权或不适当内容,请与我们联系。5. 本站不保证本站提供的资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。 下载频道公告. 做任务,得下载分 微软必应-英雄会在线编程 欢迎订阅CSDN社区周刊 . 本周热点资源. android4高级编程(中文) C#开发Android应用实战 使用Mono for Android和.NET C# PDF扫描版 仿新版360安全卫士主界面(基于稍作修改的duilib) C/C++指针经典资料大全 Android动画效果集合开源APP JAVA面试题目 Excel导入导出测试程序,测试通过 Unity 4.x从入门到精通 官方教材 完整版地址.rar 站群工具结合包 C#高性能大容量SOCKET并发完成端口例子 . 课程资源热门Tag. 软件测试 matlab loadrunner 测试 软件工程 qtp 教程 破解 性能测试 软件 .. . 关闭 积分不够,先来了解
推荐算法系统实战全系列精品课 :一、课程优势本课程有陈敬雷老师的清华大学出版社配套新书教材《分布式机器学习实战》人工智能科学与技术丛书,新书配合此实战课程结合学习,一静一动,互补高效学习!本课程由互联网一线知名大牛陈敬雷老师全程亲自授课,技术前沿热门,这个《推荐算法系统实战全系列精品课》来自陈敬雷在一线大型互联网公司的多年实战经验总结,比较完备的包含了各个算法系统模块,实实在在的重量级干货分享!听完此系列课,可以实现一个完整的推荐系统!二、课程简介       首先推荐系统不等于推荐算法,更不等于协同过滤。推荐系统是一个完整的系统工程,从工程上来讲是由多个子系统有机的组合,比如基于Hadoop数据仓库的推荐集市、ETL数据处理子系统、离线算法、准实时算法、多策略融合算法、缓存处理、搜索引擎部分、二次重排序算法、在线web引擎服务、AB测试效果评估、推荐位管理平台等,每个子系统都扮演着非常重要的角色,当然大家肯定会说算法部分是核心,这个说的没错,的确。推荐系统是偏算法的策略系统,但要达到一个非常好的推荐效果,只有算法是不够的。比如做算法依赖于训练数据,数据质量不好,或者数据处理没做好,再好的算法也发挥不出价值。算法上线了,如果不知道效果怎么样,后面的优化工作就无法进行。所以AB测试是评价推荐效果的关键,它指导着系统该何去何从。为了能够快速切换和优化策略,推荐位管理平台起着举足轻重的作用。推荐效果最终要应用到线上平台去,在App或网站上毫秒级别的快速展示推荐结果,这就需要推荐的在线Web引擎服务来保证高性能的并发访问。这么来说,虽然算法是核心,但离不开每个子系统的配合,另外就是不同算法可以嵌入到各个子系统中,算法可以贯穿到每个子系统。       从开发人员角色上来讲,推荐系统不仅仅只有算法工程师角色的人就能完成整个系统,需要各个角色的工程师相配合才行。比如大数据平台工程师负责Hadoop集群和数据仓库,ETL工程师负责对数据仓库的数据进行处理和清洗,算法工程师负责核心算法,Web开发工程师负责推荐Web接口对接各个部门,比如网站前端、APP客户端的接口调用等,后台开发工程师负责推荐位管理、报表开发、推荐效果分析等,架构师负责整体系统的架构设计等。所以推荐系统是一个多角色协同配合才能完成的系统。       下面我们就从推荐系统的整体架构以及各个子系统的实现给大家深度解密来自一线大型互联网公司重量级的实战产品项目!!!推荐算法系统实战课程大纲如下:1、推荐系统架构设计2、推荐数据仓库集市3、推荐系统ETL数据处理4、CF协同过滤用户行为挖掘5、推荐算法ALS交替最小二乘法6、推荐系统ContentBase文本挖掘算法7、用户画像兴趣标签提取算法8、基于用户心理学模型推荐9、推荐系统多策略融合算法10、准实时在线学习推荐引擎11、Redis分布式缓存处理12、分布式搜索引擎13、推荐Rerank二次重排序算法(基于逻辑回归、GBDT、随机森林、神经网络的算法思想做二次排序)【可试听】14、推荐Rerank二次重排序算法(基于Learning TO rank排序学习思想做二次排序)15、推荐Rerank二次重排序算法(基于加权公式思想做二次排序)16、在线Web实时推荐引擎服务原理及核心处理算法17、在线Web实时推荐引擎服务核心源代码解析18、在线AB测试推荐效果评估19、离线AB测试推荐效果评估20、推荐位管理平台 21、大数据用户画像系统架构图深度解密与详细介绍22、大数据用户画像系统中各个子系统详细讲解三、老师介绍陈敬雷  充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷,北京充电了么科技有限公司创始人,CEO兼CTO,十几年互联网从业经验,曾就职于用友、中软、凡客、乐蜂网(唯品会)、猎聘网、人民日报(灵思云途)、北京万朝科技,曾任架构师、首席技术官、首席科学家等职务,对业务领域B端、C端、电商、职场社交招聘、内容文娱、营销行业都有着丰富的经验,在技术领域,尤其在大数据和人工智能方向有丰富的算法工程落地实战经验,其中在猎聘网任职期间主导的推荐算法系统项目获得公司优秀项目奖,推荐效果得到5倍的提升。陈敬雷著有清华大学出版社两本人工智能书籍,分别是《分布式机器学习实战(人工智能科学与技术丛书)》已出版、《自然语言处理原理与实战(人工智能科学与技术丛书)》。目前专注于大数据和人工智能驱动的上班族在线教育行业,研发了充电了么app和网站,用深度学习算法、nlp、推荐引擎等技术来高效提升在线学习效率。

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