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私はあなたを教えて申し訳ありませんと言います。我々はそれに戻って！
2018年6月以来、私は、管理領域を担当する新会社に行ってきました。それはあまりにも忙しいですので、それは小さなパートナーのあなたTechHRに関連するコンテンツを書くために体の外ではありません。
過去4ヶ月で、私は多くの苦しみを持っています。
最後に、元の会社が彼らの過去のヘッドハンティングの作業を取り戻すために始めたままにすることを決めました。
現在、私の時間は徐々に戻っています。
数は任意の情報を更新する公共の場合ではない、ので、4ヶ月のおかげで、我々は実際に離陸していません。
私は、ファンの数が少なくない貧弱に見えました。
今週から、我々は徐々に活動の内容や組織を書くために復元されます。
今日、このつぶやきは、最初の投稿のつぶやきへの回帰です。
ジョブを募集する方法
これは、乾燥技術の固定列であります
だけなので、時間から時間に更新
私たちは、ファンの仕事の懸念をTechHRます
令状
- - / ベギン / - -
いくつかの時間前、友人が私にいくつかのHRを尋ねました：
最後に、アルゴリズムのエンジニアの日々の仕事をしているのですか？
通常、それはかなり忙しいようだが、また賃金非常に高いです。
時にはアルゴリズムエンジニアは、同じ仕事とビッグデータエンジニアように見えましたか？
これは、最後にそれが起こったのかですか？
以下の質問を整理について：
1、ソフトウェアエンジニア、アルゴリズムのエンジニア、ビッグデータ・エンジニアとの違い
2毎日、アルゴリズムエンジニア
3、どのカテゴリのアルゴリズムのエンジニア、技術が関与して、フィールドの役割
4、ダンアルゴリズムのエンジニアがどのように分割します
5、アルゴリズムのエンジニア、共通のインタビューの質問
今回は最初の質問を見てみましょう。
ソフトウェアエンジニア、アルゴリズムエンジニア、エンジニアビッグデータの違いは何ですか？
まず、ソフトウェア（開発）エンジニア
総称してソフトウェアの開発スタッフに関連する仕事に従事。
彼らの作品は、アルゴリズムにプログラムさから、かなり広範になり、全体的なコーディングを達成するためのソフトウェアアーキテクチャは、関与する必要があります。
実際には、我々は実際には、ソフトウェアのR＆Dエンジニア、プログラマーなどの狭い定義は、彼らは主に、従来のソフトウェアエンジニアを呼び出すソフトウェアアーキテクチャとコードの実装我々は、多くの場合、JAVA、PHPと他のプログラミング言語を聞いて使用しています。
市場カテゴリに付着し、現在、従来のソフトウェア技術者の下で：
第二に、大規模なデータ・エンジニア
ビッグデータ・エンジニアは、実際には、そのような投稿がありません。
これは、実際に関連付けられている大規模なデータを持つジョブのクラスの総称です。
ビッグデータに関連する位置に主に2つのカテゴリに分ける：一つは、アプリケーション・クラスで、クラスは、クラスのシステムです。
アプリケーションカテゴリ
私たちは、多くの場合、データ解析、データマイニングについての話のようなデータ分析、データ・アプリケーション、の偏りは、このカテゴリに属しています。これらの位置の主な機能は、ビジネス上の意思決定をサポートするために隠されたビジネス情報でデータをマイニング、データを抽出することです。
このカテゴリ内のビッグデータアルゴリズムは、実際には、我々は基本的なアルゴリズムエンジニアを理解することができます。
これは、断面を持つ唯一のアルゴリズムのエンジニアであります
Classシステム
Hadoopのが、私たちはしばしば聞くようなシステム、クラウドコンピューティングの発展に有利になるように偏った、このタイプに属します。ここで、通常の上に主のHadoop（分散システム、および他のWindowsやMacOSが同じものであるとして単に理解される）であり、一般に言語の開発は、Javaです。その他のデータ管理者（DBA）と大規模なデータ運用・保守エンジニアは、実際には、オリジナルのDBAた、変更されていません。
第三に、アルゴリズムエンジニア
彼らの任務は、より純粋になり、彼らは数学モデルにどのように実際の問題を知っている必要があり、そして問題を解決するために、モデルは、極端に転送されます。
より多くの単一のアルゴリズムエンジニアの仕事の内容（実際には、時々 、彼らは問題を考えているが、実際にビジーでない）が、より具体的には、より優れた数学の能力が必要とされています。
しかし、現在の雇用市場のほとんどは、エンジニアのアルゴリズム、特に機械学習、データマイニング雇用非決定的アルゴリズム非確定またはいくつかの問題を解決する（用語の人気の説明を参照してください）。
だから、時々、アルゴリズムのエンジニアと呼ばれ、技術者の多数の存在に関連する非常に大きなデータが自分の仕事に「オーバーラップ」を見て。この種の作業は、データから法律を取得する方法を見つけることですので、それによって価値を創造し、法律によって現在のビジネスを最適化します。
アルゴリズムエンジニアは、おおよそ以下のクラス2に分類し、前記モデルベースのアルゴリズムエンジニア、実際に大規模なジョブとに関連した同様のデータを動作します：
IVの概要
上記の定義により、簡単な仕事に解体を行い、実際には、これら三つの位置は、その職務は様々な段階やレベルにあります。
多くの場合、完全な良い製品、それは上記の作業と並行して、いくつかポジションをとることがあります。彼らのワークフローは、この程度です。
この図の前に大体の仕事は協力に関与したときにある異なる位置を説明しています。
実際には、アルゴリズムのエンジニアが、それはデータマイニングエンジニアかもしれません。
実際には、人生は、アルゴリズムに関連した現象の多くを持っているが、我々はそれを見つけることができませんでした。
私たちは、作業者の技術的なタイプをしないために、私たちは詳細を知らないが、私たちはその位置を特定する必要があり、私たちは募集の時間を行い、心の底に行うことがより容易です。
人気の用語を説明しました
新しい概念の導入
非決定論的な問題を説明し、いくつかの追加の概念を導入する必要がありますするには：決定論的問題、多項式時間を。
多項式時間
計算複雑性理論では、計算時間m（N）を参照すると、時間の問題を解決するために、サイズNの多項式複数の問題の問題は以下です。
例えば
私たちは、クリフォードに広州東駅車の運転から、高い道徳的なナビゲーションを開きます
2、Xinguangライン;; 3、中国南部高速道路のルート一般的に3つのルート1、広州アベニュールートが存在します。
各ルートは、時間推定する必要があります。
今回は、意味の多項式時間程度。
決定論的な問題
決定論的問題（P問題と称するpolynomialproblem）：すべての多項式時間で解くことができる決意の問題は、Pの問題と呼ばれています。
私たちは、唯一の方法は、路上にナビゲーションを追加することを前提としていCITIC広場、スポーツセンター。
質問1 =広州東駅 - CITICプラザ
質問2 = CITICプラザ - スポーツセンター
質問3 =スポーツセンター - クリフォード
フロント多項式多項式時間のための問題1、問題2、問題3、。
CITICプラザ、またはスポーツの中心を通るドライバーかどうか？この問題は、Pと呼ばれ
非決定論的な問題
チュートリアルのシステムの自由なセットを受け取るために、ビッグデータ957 205 962：あなたはスカート+次のビッグデータを学ぶことができます
非決定論的な問題（NP問題と呼ばれる非決定性多項式問題）：
多項式時間ですることができます確認するために、答えは問題正しいかどうか、問題がNPです。
ドライバ、ナビゲーションルート計画3が出て来るとき、私は時間を計画最速のパスを選択したいと、それは本当にありませんが、他の二つの経路よりもNP問題である（10分を節約するために南中国高速ルートを表示）10分を保存することができます。
私はXinguang Aを行くために隣人を尋ねられたとき、私は、クリフォードに到着し、それがクリフォード時間に達します。
それから彼は彼が私をクリフォード達することを語りました。
そうして私は確認しなかった：ファスト南経路計画（答えは）正しい答えではありません。
PとNPの問題は、あなたが少し相関関係で私たちの生活を感じることが、発行することができます。
アルゴリズムのエンジニアの目には、それは完全に同じではありません。
人々の大半は、その道路を確認するために表示され、華南Xinguang道路走行時間が同じであれば、ナビゲーションの例では、そのパスは、ほとんどの時間を節約するルートの方法ではありません。
高いドイツのナビゲーションパスアルゴリズムのエンジニアは、その経路計画アルゴリズム式を調整する必要があります。
このように、それはよりよい高いドイツの顧客サービスを提供することができます。
たぶん彼は、抽出されたデータベース内のデータはまた、上の追加する必要があります
図1に示すように、異なるモデルは、異なる駆動速度を時間の経過に影響をもたらします
時間の経過に起因する加減速への影響車2、異なったブランド、
ドライバの異なる運転技術、によって引き起こされる旅行時間への影響の3、男性と女性
実際には、このプロセスは、彼らがそう時々、アルゴリズムのエンジニアだけでなく、ニックネームをアルゴリズムパラメータの計算式を変更され、助手犬と呼ばれます。
しかし、そうであっても、時間の経過の最終推定値は、それは必ずしも正確ではないだろう。
アルゴリズムのエンジニアは、関連するデータへのアクセスは、ネットワーク全体のデータを参照してくださいでしたいです。結局のところ、誰もがナビゲーションを使用していないことは高い美徳です。
連続的な最適化アルゴリズムの式を介してアルゴリズムエンジニア、時間の経過と一致して、可能な限りリアルタイムには、すべての高い道徳マップの信頼性の類似性が高いほど、より高い、より多くのユーザー、ユーザーの高い道徳的価値をさらに切断することができるようにネギ。
関連する例とHR：
10人（質問）の募集を完了するため2018Q4四半期は、この12は、n、Q4、その後、時間をmです。
1、今の会社リクルートの責任一人だけ、月のリクルートあたり4人の平均を完了するためにあなたの個人的な能力を雇います。そして、10の募集を終了し、3ヶ月です。M（12）3ヶ月=
2、今除く同社は、彼の個人的な能力を雇用募集を担当し、別の同僚は、全体の2 /月、6人のための新兵の完了の最初の月、6人のための第二の月である場合、 M（12）は、タスクを完了するために2ヶ月前もって=。
まあ、リクルーターの数を増加させない、リクルートは、それの全体的な進捗を増加しますか？
答えは、必ずしもではありません。
あなたは、アルゴリズムエンジニアであれば、あなたは時間を募集するタスクの最終的な完成は、どのような要因はとの関係を持っているだろうと思いますか？
次の問題で答えが「誰が毎日HRアルゴリズムエンジニアを理解できないのですか？「公開されました。
新しいメッセージを公開
昨年、HRの友人の彼らの小さな円で株式交換の友人ジュディExcelを提供することを約束し、その後、2018年の終わりに、この活動に失敗しました。
この波を開く前に、トレーニングキャンプで、私たちは私たちに参加し、なるために5 HR小さなパートナーを探している間、私たちの日常の仕事にEXCEL HR大きな助けを考えると、私たちは「HR EXCEL戦闘訓練キャンプの」11月の最初の波を開くことを計画します私たちは、福祉コーチングスタッフ。
私たちは、これらの5つのジュニアパートナー、次の要件を持っています
1、いくつかの根拠EXCELがあります
2、パフォーマンスの賃金や雇用に関連する仕事に従事
3、そして一緒に私たちは同僚より良い成長を助けるために自分のスキルを共有して喜んで公共心を持っています。
図4は、仕事の見直しを支援するために、一定のアイドル時間があります。
5、優先順位の広州や深セン地域でジュニアパートナー
ここで私はあなたのために心を少し用意しました。次の図は、この本は、私が合格する5人のジュニアパートナーを提示されます。
この本は、私たちは国際認証書を得るのを助けるために、Microsoft Officeソフトウェアです。
これについて国際認定。
この本を読んだ後、あなたはOFFICE MASTER MOS試験を登録しようとして考えることができます。
多くの人々は、証明書のオフィスMASTERの無益と言うが、少なくともいくつかの利点がありますが。
1、もはや直接オフィスMASTERに、これは意味がありません堪能OFFICEを記述する履歴書を書く必要はありません
2、1800 ACEアメリカの大学は、クレジットを入金することができます下、プラスを研究するために適用されます