取代后端岗,中国又一新兴岗位在崛起!这才是程序员未来5年最好的就业方向!...

算法岗红利期,《算法工程师培养计划》来袭

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以ChatGPT为代表的大模型技术的出现,让算法工程师重新成了炙手可热的岗位。

现在国内各家大小厂都在搞大模型算法,投入了巨量的人力物力财力,都不愿意放弃这个百年难遇的机会,像字节,腾讯,百度等大厂也增加了很多大模型和算法的岗位,甚至有的岗位薪资比往年提高40%!

对于正在求职,转型的各位同学来说,现在可以算得上是应聘算法岗的红利期只要你稍微懂点大模型算法相关技术,在应聘的时候就会很占优势,就能早日实现自己的小目标。

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在这里给大家推荐一个《算法工程师培养计划》,该课程计划会讲解大模型相关技术与大数据推荐算法相结合,由国内大厂在职的算法leader亲自主讲,是我目前见过讲解大数据算法最贴心,最专业的课程了。

这个学习计划精选了9个机器学习算法实训项目,都是可以写到简历上的企业级实战项目,其中就包括理解用户/物料做特征需要一些大数据/nlp/cv背景知识,召回排序等需要在大规模稀疏数据上使用机器学习/深度学习算法

并且该计划承诺就业薪资拿不到25W,均可以全额退款

目前已经有上千位同学通过该计划拿到offer了,最新一期学员就业薪资最高能拿到65K!

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距离上岸,也许只差这一次助攻

核心内容

为了学生能够学习到真正在企业拿来即用的技术,我们邀请的全部是来自互联网一线大厂在职专家,有技术、有管理经验,负责过企业大型核心项目。确保学员学会学精,真正能做到对结果负责!

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项目从算法角度出发,解决算法问题,重点在于策略讲解,并结合9大企业级实战项目,从离线到在线、从工程到策略、从局部到全局掌控,培养架构思维和解决问题能力。一步步带大家了解和完成真真正正会在企业里面用到的实战案例,尽快进入算法学习领域。

由于知识点涵盖内容较多,就不在这里赘述,如果想进一步了解,定制属于自己的提升计划。

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1v1定制学习计划

往期学习效果

本培养计划上一期的学员就业情况部分展示,已经有90%的同学拿到了国内外名企的算法岗位offer。最新一期就业学员最高薪资月薪在65K!

往期部分同学现状:为保护学员个人隐私,隐去学员姓名以下仅部分学员就业信息,如果想了解更多就业信息可以联系我。

【1】周同学成功转型大数据算法岗,薪资拿到65w 果然大牛都在默默提升,不要再做井底之蛙了,快快做出改变。

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选择系统学习的好处有,老师带领着学习项目知识,助教老师一对一解答问题,售后老师服务热情。

【2】王同学,4年Java后端转型算法岗,本科学历,年薪从25w涨到42w,涨幅68%。

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【3】这位琳芳童鞋,报名前做大数据开发5年,工作上遇到了瓶颈,薪资也涨不上去,调研了一番后决定学习算法,通过四个月的学习,现在成功转型算法岗位,不仅躲过了裁员的风暴,还转型涨薪至50w。

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【4】高同学是应届生,第一份工作就找到了推荐算法的岗位,年薪38w,超出自己的预想,还说懂算法的给的都多。

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【5】李同学经过我们的内推,成功加入快手公司,李同学说多亏有内推服务,才有机会加入快手的,拿到了33*15的高薪,现在已经过试用期了,满是欣喜。

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往期学员通过我们的内推,入职都特别高效,内推很多都是大厂,只有帮助大家学习到技术,找到一份好工作,我们才能收获好的口碑

口碑对于一家教育公司是非常重要的,所以我们也非常注重结果,对结果负责。加油!!

分期服务及就业保障

该课程可以为学员提供3、6、12期分期付款

全额退款

报名签订保涨薪40%就业协议,若课程结束后拿不到offer或者offer就业薪资达不到年薪25万,即退还全部学费。

报名后7天内无理由退款:在报名正式课程后7天内,学员可申请退款,将无理由退还全部学费。

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对结果负责

基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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