FESCO急聘Senior Programmer(待遇极佳!)

FESCO11 2005-11-07 06:33:49
现FESCO需要多名高级java软件工程师派出,JD如下:
1、 熟练掌握相关软件开发技能,能在指导下进行项目小型模块的开发;
2、 良好的学习能力;
3、 具有两年以上Java和数据库开发经验;
4、 熟悉以下一种或多种技术:
a) 精通JavaScript,并具有金融领域业务开发经验
b) Struts或Socket
c) 工作流平台的使用经验
d) Active-X控件,如果有浏览器票据打印的开发经验
e) 熟悉自动化测试工具
f) 熟悉ROSE工具
5、 能承受较大的工作压力;
6、 具有强烈的工作责任心和团队合作精神。
待遇极佳!
如有适合的朋友请将简历发送到xk@fesco.com.cn,欲投从速!
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xuetinge 2005-11-14
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fesco是人力资源外包,呵呵,应该挺不错。
顶一下。
北极猩猩 2005-11-12
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FESCO
外企人力资源服务有限公司

外企的人档案户口之类的都在这里了
boy 2005-11-12
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20W如何?
xiaofeng3385 2005-11-12
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我在努力那,呵呵。
classjava 2005-11-12
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^_^
losing_fox 2005-11-12
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fesco是个中介公司吧
liu_you 2005-11-08
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北京外企人力资源服务有限公司
http://www.fesco.com.cn/aboutus.htm
嘿嘿...
FESCO11 2005-11-08
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楼上的,那是我们的一套邮件系统,只有登录后才能正常使用!
FESCO11 2005-11-08
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工作地点在北京,年薪10万,四险一金齐全,公积金按照10%上!
欢迎符合JD要求的人才投递简历!
shine333 2005-11-07
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楼上自己访问他们的网站不就可以了,abc@xxxx.com->www.xxx.com

不过估计水平也有限...连jsp都编译不通过
http://fesco.com.cn/webmail/index.jsp
Vincent2013SH 2005-11-07
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mark
gemouzhi 2005-11-07
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05刚毕业的要吗?
我实在想去。
刚毕业的混到了现在。
还需要面试吗?
dssaaa 2005-11-07
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公司在哪个城市?
内容概要:本文围绕2026年高教社杯全国大学生数学建模竞赛E题“SEM广告投放策略”,构建了一个涵盖诊断、分类、优化与鲁棒决策的完整建模框架。基于某互联网公司142万元的SEM投放数据,文章从设计质量、关键词管理、出价预算和时间维度四个方面系统评估投放策略的合理性,揭示了消费集中、展位分层、工作日效应显著及假日效应分化等核心规律。提出基于成本—效益二维空间的五类关键词划分模型(黄金词、重点词、潜力词、问题词、无效词),结合中位数分割与聚类校验实现科学分类。在此基础上,建立预算约束下的0-1整数规划模型,采用两阶段算法求解最优关键词选择与出价策略,实现单位注册成本下降约20%。进一步引入CVaR鲁棒优化框架,有效应对竞价、点击、转化等不确定性,提升策略在极端情景下的稳定性与抗风险能力。; 适合人群:具备一定数据分析与数学建模基础,参与数学建模竞赛或从事数字营销优化的研究人员与从业者,尤其适合高校本科生、研究生及企业数据分析师。; 使用场景及目标:①用于数学建模竞赛中广告投放类问题的建模与求解;②为企业SEM广告投放提供科学的诊断、分类与优化方法;③实现预算约束下的关键词选择与出价决策;④在不确定环境下提升广告投放策略的鲁棒性与抗风险能力。; 阅读建议:此资源不仅提供完整的建模思路与算法实现,还包含实际运行结果与策略输出模板,建议读者结合代码实践,深入理解模型构建逻辑,重点关注分类规则设计、整数规划建模及鲁棒优化的实现过程,并尝试在类似业务场景中进行迁移应用。
内容概要:本文研究了一种面向高维约束空间的多种群灰狼优化算法(MP-GWO),并将其应用于多无人机协同航迹规划问题中。通过引入多种群机制对标准灰狼优化算法进行改进,增强了算法的全局搜索能力,有效克服了早熟收敛问题,提升了在复杂高维非线性约束环境下的优化性能。文章系统阐述了算法的设计原理、收敛性理论分析及在多无人机路径规划中的性能保障机制,结合Matlab实现了完整的仿真验证,充分展示了该算法在路径安全性、避障能力、收敛速度与解的质量等方面的优越性。同时,研究深入探讨了动态环境下的协同规划策略与防撞机制,进一步提高了系统的鲁棒性与实际应用价值。; 适合人群:具备一定智能优化算法基础,从事无人机路径规划、群体智能优化、智能控制、运筹学或自动化等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决多无人机在复杂三维空间中的协同航迹规划与实时避障问题;②提升高维、强约束非线性优化问题的求解效率与稳定性;③为智能无人系统提供可扩展的优化框架与可靠的仿真验证工具; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注多种群划分策略、种群间信息交换机制与约束处理方法的设计原理,并可通过调整参数或测试不同场景进行复现实验,以掌握其在实际工程问题中的应用技巧与优化能力。

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