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首先楼主这种SEO是基本没有作用的……
没有搜索引擎不会考虑tf/idf的。但是同样没有搜索引擎不会做tf/id的normalize的。
另外知乎显然不是只有检索模型的，同样有排序模型的……
不要高看了大数据工程师以及搜索工程师，都只是职位的名字比较好看罢了。
搜索引擎涵盖的技术是方方面面，从分布式爬虫，到大量的数据的offline数据挖掘，以及online的检索。而其中每个方向都可自成体系。所以单纯的讲搜索工程师就比较宽泛，除非是负责核心索引等搜索引擎核心技术的开发。
再谈大数据工程师，大数据工程师也分为偏架构体系以及偏算法的，两者在搜索引擎中也都有大量的应用。
所以单纯从两个职位上来讲，其实不存在太大的差别。
综上所述，建议楼主在选择OFFER时忽略掉这两个职位的区别。
做了一阵子招聘，遇到了好多好多毕业生，每个人都有自己的想法，像LZ这么详细地列表摆数据的还是少数。不过我觉得LZ主要也是无聊了，写着玩玩。
讲下我的看法吧，在数据量不够的时候无谓地增加维度其实只会让自己的算法变得复杂。你现在手头一共就三个offer，活生生被加出来权重不一的五个维度，有些不必要。我记得我招聘的时候，每当有学生提出一个细节问题，比如“你们公司有食堂么？”“加州地震会不会比较多？”或者“你们公司是否匹配401k”的时候，我都会问一句话：Is it important? 不妨问问自己这句话，其实你会发现，多维度本身是客观存在的，但是绝大部分维度其实并不会对你的选择造成影响。
在字里行间大概能看出来，lz的主要目的是现在变强以后挣大钱，而这几个公司明显都无法单独满足lz的要求，换句话说lz想挣大钱，要么干一阵出来，要么至少也要跳槽。所以这几个公司的发展前景（在lz没法拿到原始股的情况下）和lz几乎一毛钱关系没有。只要这公司3，5年内不黄摊就满足lz要求了。
所以我建议lz把重点放在职位本身。一般而言，规模越大，分工越明晰的公司，单个员工的影响力越低，单个员工接触的技术面越窄，但是对这个自己接触的面的掌握程度会越高。如果lz希望做一个稳定的螺丝钉，大的稳定的公司是lz最好的选择，不过看lz的样子好像还想年轻的时候闯一闯，所以一个比较全面的职位可能会更适合lz。
我觉得lz现在想得太多了，这几个offer从本质上看其实差别没有那么大，我建议的是选三个里面干活干的最杂，最新，非大量重复劳动的。无论是活着还是写程序，我们都应该尽量把复杂的事情简单化，而不是反其道而行之。
最后，lz忽略了一个对你影响极其重要的维度，就是女朋友成为配偶的可能性。这个维度直接影响到是否你的选择区域仅限于这三个offer。俗话说，绝大部分的恋情最终都是要分手的。认为现在的女朋友一定能走到最后大概是个比扔硬币选offer更不理智的事情吧。
占坑明天来答，其实换个妹子比较合适。
特别说明2：第七点是用来做SEO的，无实际含义。知乎的站内搜索还有救吗？ – 互联网
一文中吴健提到知呼使用全文搜索引擎，并基本采用tfidf策略，为了让大家能够看到我的问题，稍稍做了点蔽，希望可以谅解。
7.问题排名优化
楼上提到了tf/idf的fnormalize，直接重复复制关键词提高tf作用不大，已删。
楼主选择的怎么样了，层次分析法用来做选择好用吗？我现在也面临offer选择
说句题外话。
我觉得吧，题主看书太少，想得太多了
另外你没有特别想去的公司么？如果这几家都差不多，那做个选择就是了，在乎钱就选钱多的，在乎面子选牌子大的。你把行业方向是想好了，可是还是有很多不可控的因素，比如你做的项目，比如你跟的老板，比如现在炒的热的不流行了呢。
这么年轻…
就
just follow ur heart…
的话…
会让很多人不爽的…
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首先楼主这种SEO是基本没有作用的……
没有搜索引擎不会考虑tf/idf的。但是同样没有搜索引擎不会做tf/id的normalize的。
另外知乎显然不是只有检索模型的，同样有排序模型的……
不要高看了大数据工程师以及搜索工程师，都只是职位的名字比较好看罢了。
搜索引擎涵盖的技术是方方面面，从分布式爬虫，到大量的数据的offline数据挖掘，以及online的检索。而其中每个方向都可自成体系。所以单纯的讲搜索工程师就比较宽泛，除非是负责核心索引等搜索引擎核心技术的开发。
再谈大数据工程师，大数据工程师也分为偏架构体系以及偏算法的，两者在搜索引擎中也都有大量的应用。
所以单纯从两个职位上来讲，其实不存在太大的差别。
综上所述，建议楼主在选择OFFER时忽略掉这两个职位的区别。
做了一阵子招聘，遇到了好多好多毕业生，每个人都有自己的想法，像LZ这么详细地列表摆数据的还是少数。不过我觉得LZ主要也是无聊了，写着玩玩。
讲下我的看法吧，在数据量不够的时候无谓地增加维度其实只会让自己的算法变得复杂。你现在手头一共就三个offer，活生生被加出来权重不一的五个维度，有些不必要。我记得我招聘的时候，每当有学生提出一个细节问题，比如“你们公司有食堂么？”“加州地震会不会比较多？”或者“你们公司是否匹配401k”的时候，我都会问一句话：Is it important? 不妨问问自己这句话，其实你会发现，多维度本身是客观存在的，但是绝大部分维度其实并不会对你的选择造成影响。
在字里行间大概能看出来，lz的主要目的是现在变强以后挣大钱，而这几个公司明显都无法单独满足lz的要求，换句话说lz想挣大钱，要么干一阵出来，要么至少也要跳槽。所以这几个公司的发展前景（在lz没法拿到原始股的情况下）和lz几乎一毛钱关系没有。只要这公司3，5年内不黄摊就满足lz要求了。
所以我建议lz把重点放在职位本身。一般而言，规模越大，分工越明晰的公司，单个员工的影响力越低，单个员工接触的技术面越窄，但是对这个自己接触的面的掌握程度会越高。如果lz希望做一个稳定的螺丝钉，大的稳定的公司是lz最好的选择，不过看lz的样子好像还想年轻的时候闯一闯，所以一个比较全面的职位可能会更适合lz。
我觉得lz现在想得太多了，这几个offer从本质上看其实差别没有那么大，我建议的是选三个里面干活干的最杂，最新，非大量重复劳动的。无论是活着还是写程序，我们都应该尽量把复杂的事情简单化，而不是反其道而行之。
最后，lz忽略了一个对你影响极其重要的维度，就是女朋友成为配偶的可能性。这个维度直接影响到是否你的选择区域仅限于这三个offer。俗话说，绝大部分的恋情最终都是要分手的。认为现在的女朋友一定能走到最后大概是个比扔硬币选offer更不理智的事情吧。
占坑明天来答，其实换个妹子比较合适。
特别说明2：第七点是用来做SEO的，无实际含义。知乎的站内搜索还有救吗？ – 互联网
一文中吴健提到知呼使用全文搜索引擎，并基本采用tfidf策略，为了让大家能够看到我的问题，稍稍做了点蔽，希望可以谅解。
7.问题排名优化
楼上提到了tf/idf的fnormalize，直接重复复制关键词提高tf作用不大，已删。
楼主选择的怎么样了，层次分析法用来做选择好用吗？我现在也面临offer选择
说句题外话。
我觉得吧，题主看书太少，想得太多了
另外你没有特别想去的公司么？如果这几家都差不多，那做个选择就是了，在乎钱就选钱多的，在乎面子选牌子大的。你把行业方向是想好了，可是还是有很多不可控的因素，比如你做的项目，比如你跟的老板，比如现在炒的热的不流行了呢。
这么年轻…
就
just follow ur heart…
的话…
会让很多人不爽的…