同行计划——阿里云搜索&推荐技术社群合伙人招募

本文涉及的产品
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
简介: 为了与更多技术人一起走得更远,我们发起2020同行计划。

阿里云搜索&推荐技术社群是一个专注搜索和推荐技术资讯、交流,以及提供技术支援的平台,下设Elasticsearch中文技术社群、搜索推荐技术交流群、微信公众号、开发者社区,现已有7000+社群成员,陆续发布了各类文章、直播课程、技术问答等,下一阶段将提供更丰富的技术资讯和交流活动,推动技术发展。

为了与更多技术人一起走得更远,我们发起2020同行计划。

感谢一直以来为社群提供帮助和维护社群氛围的伙伴,值中秋佳节之际为2位同学送上阿里定制月饼。
@森——发表《ES搜索应用最佳实践》,为许多开发者提供了宝贵经验,并无偿提供知识分享和解答。
@俊青——多次帮助社群成员答疑,分享技术知识。
以及感谢其他积极参与社群活动,提供帮助的同学@贺贺等。

同时,我们招募多名社群合伙人——技术社群的重要组织成员,参与社群的内容建设和运营管理,共同完善和维护社群机制和氛围,为社群的长效运转提供稳定价值。

期待对技术有着极高热情,乐于分享的专业人士加入我们,同步前行。

1、第一期招募将从9月24日持续至10月16日。
2、为鼓励和感谢每位同学的积极参与,9月29日前提交申请的同学,我们将从中筛选优秀的合伙人,赠送阿里中秋定制月饼。

》》》》点击申请成为:第一期快速申请通道。

image.png

我们希望你有时间,愿分享,同时具备以下任一项或多项能力

技术能力:对搜索推荐相关技术有较深理解,具有开发经验,有能力收集信息解决技术疑问。
外语能力:至少精通一门外语,英语为主,其他语种不限。
写作编辑能力:对相关技术有基本了解,能够把握内容准确度,编辑文字输出优质内容。
设计剪辑能力:能运用设计软件(PS、AI等)进行平面设计,输出海报/banner等作品。或能使用通用剪辑软件进行视频剪辑。
组织策划能力:乐于人际沟通、活跃氛围,有无限的“脑洞”,擅长活动策划和组织。

如果有其他一技之长,希望与技术人们同行,也欢迎申请加入。

成为社群合伙人,你将获得什么?

学习的最佳途径就是置身其中,持续输出。

1、 你将与技术大神或知名博主近距离接触,进行沟通采访学习,了解知名企业/大厂的技术应用/学习诀窍等。
2、 在学习成长路径上,你将找到志同道合的伙伴,持续规律地输出作品,培养各方面实践能力。而原创或经编辑的作品,你将保有其创作权,经社群被更多人看到,打造自己的IP影响力,也成为未来能力进阶和知识储备的佐证。
3、 你将优先受邀参加阿里云各类开发者大赛、技术论坛、大型展会以及闭门技术分享活动等。
4、 你将可能获得阿里的实习机会,体验阿里的企业氛围,更进一步实践成长。

你的付出将持续获得回报:

基于你的工作付出,你将获得相应认证,每月我们会为你提供一份定制纪念礼品,能力突出或贡献度较大的合伙人,还将获得年度表彰礼包。

2020搜索与推荐技术社群,期待你的加入,和我们一起同行。
》》》》点击申请成为:第一期快速申请通道。

合伙人相关FAQ:

Q1:合伙人怎样工作?
A1:钉钉沟通为主,同时使用相关协同工具,更简单高效沟通。

Q2:合伙人是否需要进行前期对接适应?
A2:是的,合伙人需要进行试岗和为期1个月的对接磨合,之后可以加入更适合自我能力发展和定位的岗位,正式上岗。已有过类似经验的合伙人可根据能力和实际情况缩短周期。

阿里云大数据团队
阿里云开发者社区

相关实践学习
使用阿里云Elasticsearch体验信息检索加速
通过创建登录阿里云Elasticsearch集群,使用DataWorks将MySQL数据同步至Elasticsearch,体验多条件检索效果,简单展示数据同步和信息检索加速的过程和操作。
ElasticSearch 入门精讲
ElasticSearch是一个开源的、基于Lucene的、分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。根据DB-Engines的排名显示,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎,其次是Apache Solr(也是基于Lucene)。 ElasticSearch的实现原理主要分为以下几个步骤: 用户将数据提交到Elastic Search 数据库中 通过分词控制器去将对应的语句分词,将其权重和分词结果一并存入数据 当用户搜索数据时候,再根据权重将结果排名、打分 将返回结果呈现给用户 Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索,具有接近实时的搜索,并支持多租户。
相关文章
|
8月前
|
Linux C语言
linux yum安装ffmpeg 图文详解
linux yum安装ffmpeg 图文详解
700 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
TeleAI 开源星辰语义大模型-TeleChat2!
2024.9.20 中国电信人工智能研究院(TeleAI)开源TeleChat2-115B模型,该模型是首个完全国产算力训练并开源的千亿参数模型。
|
7月前
|
人工智能 分布式计算 BI
妙用OSGraph:发掘GitHub知识图谱上的开源故事
OSGraph (Open Source Graph) 是一个开源图谱关系洞察工具,基于GitHub开源数据全域图谱,实现开发者行为、项目社区生态的分析洞察。可以为开发者、项目Owner、开源布道师、社区运营等提供简洁直观的开源数据视图,帮助你和你的项目制作专属的开源名片、寻求契合的开发伙伴、挖掘深度的社区价值。
妙用OSGraph:发掘GitHub知识图谱上的开源故事
|
8月前
|
机器学习/深度学习 算法
大模型开发:你如何优化超参数?
超参数优化是提升机器学习和深度学习模型性能的关键,包括手动调整、网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化、基于梯度的优化、进化算法等方法。此外,利用超参数调优工具、迁移学习、元学习和集成方法也是常用策略。实践中,应结合项目需求和资源选择合适的方法,并配合交叉验证和提前停止技术。
246 1
|
消息中间件 分布式计算 资源调度
|
自然语言处理 达摩院 搜索推荐
阿里推出文本搜索排序新技术,登顶国际权威NLP榜单MS MARCO
3月28日,阿里巴巴团队以0.450的得分,刷新了国际权威自然语言处理(NLP)榜单MS MARCO短文本检索排序任务历史纪录。据悉,搜索团队最新研发的文本检索及排序技术已通过阿里云智能开放搜索OpenSearch产品对外输出。
1248 0
阿里推出文本搜索排序新技术,登顶国际权威NLP榜单MS MARCO
|
机器学习/深度学习 存储 自然语言处理
阿里开源自研工业级稀疏模型高性能训练框架 HybridBackend
近年来,随着稀疏模型对算力日益增长的需求, CPU集群必须不断扩大集群规模来满足训练的时效需求,这同时也带来了不断上升的资源成本以及实验的调试成本。
阿里开源自研工业级稀疏模型高性能训练框架 HybridBackend
|
SQL 关系型数据库 MySQL
MySQL 8.0.23上遇到一个FIND_IN_SET的BUG(一)
MySQL 8.0.23上遇到一个FIND_IN_SET的BUG(一)
MySQL 8.0.23上遇到一个FIND_IN_SET的BUG(一)
|
存储 弹性计算 运维
年度回顾:阿里云Elasticsearch 在泛日志场景的核心能力建设
本文整理自阿里巴巴资深技术专家邓万禧在 阿里云Elasticsearch 自研引擎年度发布 的演讲。主要内容包括:1、年度回顾;2、泛日志场景机会与挑战;3、Elasticsearch 日志 Serverless 服务1.0
1012 0
年度回顾:阿里云Elasticsearch 在泛日志场景的核心能力建设
|
存储 JSON 缓存
inverted index,doc_values,store 及 source—Elastic Stack 实战手册
Elasticsearch 使用一种称为倒排索引的结构,它适用于快速的全文搜索
392 0
 inverted index,doc_values,store 及 source—Elastic Stack 实战手册

热门文章

最新文章