四川胖吒营销策划有限公司
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四川胖吒营销策划有限公司

宜宾
CEO
陈雨
公司地址
四川省宜宾市叙州区南岸三江口片区B-2地块龙湾壹号7幢19层1单元2号
简介

企业营销策划;企业形象策划服务;市场营销策划服务;品牌营销策划服务;策划创意服务;房地产营销策划;文化艺术交流活动组织策划服务;文化艺术咨询服务;企业管理咨询服务;人力资源管理咨询服务;企业经营管理人才服务;互联网就业招聘平台;舞台美术设计服务;会议、展览及相关服务;体育文化活动推广代理服务;大型活动组织服务;计算机软硬件及网络技术、电子信息及信息技术处理、系统集成、通信技术的开发、转让、咨询服务;电脑图文设计;摄影服务;舞台表演宣传、组织、辅助服务;网络(手机)文化服务;互联网广告服务;广告发布服务;广告制作服务;广告代理服务;广告设计服务;数字广告开发制作;旅游咨询服务;票务代理服务;互联网纺织、服装及日用品零售;互联网文化、体育用品及器材零售;互联网销售果品;日用品百货零售服务;肉、禽、蛋、奶及水产品零售;果品、蔬菜零售;纺织品及针织品零售;互联网农副产品零售;互联网食品、饮料零售。(依法须经批准的项目,经相关部门批准后方可开展经营活动)

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工商信息

成立时间2020-08-26 注册资本100万人民币 法人代表陈雨

公司全称四川胖吒营销策划有限公司

企业类型有限责任公司(自然人投资或控股)

经营状态存续

总部城市宜宾市

经营期限2020-08-26 至

注册地址四川省宜宾市叙州区南岸三江口片区B-2地块龙湾壹号7幢19层1单元2号

经营范围一般项目:市场营销策划;咨询策划服务;企业形象策划;项目策划与公关服务;婚姻介绍服务;会议及展览服务;组织文化艺术交流活动;人力资源服务(不含职业中介活动、劳务派遣服务);互联网销售(除销售需要许可的商品);食品互联网销售(仅销售预包装食品);日用杂品销售;日用口罩(非医用)销售;票务代理服务;信息技术咨询服务;信息咨询服务(不含许可类信息咨询服务);软件开发;软件销售;技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广;数字文化创意内容应用服务;数字内容制作服务(不含出版发行);数字技术服务;广告发布;广告制作;广告设计、代理;摄像及视频制作服务;图文设计制作;房地产咨询;互联网数据服务。(除依法须经批准的项目外,凭营业执照依法自主开展经营活动)许可项目:基础电信业务;第一类增值电信业务;第二类增值电信业务;在线数据处理与交易处理业务(经营类电子商务);职业中介活动;互联网信息服务;互联网新闻信息服务;互联网直播技术服务;食品互联网销售;网络文化经营。(依法须经批准的项目,经相关部门批准后方可开展经营活动,具体经营项目以相关部门批准文件或许可证件为准)

10年名企招销售主管/经理+薪资可面议

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宜宾 5-10年 大专 全职

职位描述

岗位职责:
1、负责团队的搭建及培养,包括:员工培训、团队管理、考核激励、目标冲刺,团队文化建设等 ;
2、带领团队开拓市场,制定分解销售计划,每日跟进呼叫系统坐席销售进度与人员工作情况 ;
3、负责对公司政策、制度、策略、活动的落实、执行与实施;
4、收集市场信息、竞品信息;
5、负责挖掘客户需求,完成销售目标;

业务说明:我司主要为企业客户解决人力资源短缺问题,邀约企业入驻大宜宾app招聘平台并协助发布招聘信息,提升企业招聘效果,帮助企业招到合适的人才。

任职资格:
1、25-35岁之间,3年以上服务企业客户销售管理岗位工作经验;
2、具有丰富的客户资源和客户关系优先;
3、具备较强的市场分析、营销、推广能力和良好的人际沟通、协调能力,分析和解决问题的能力;
4、具备带10人以上团队的管理经验;
5、熟悉多种销售形式(电销、网销、地推、面销);
特别优秀者,薪资可面议。

公司简介

大宜宾是宜宾最具影响力的本地互联网生活服务平台(叙州区宣传部、网信办授予此殊荣),始创于2014年1月,拥有超过290万粉丝群体,旗下有大宜宾、大南溪等矩阵平台,在全国排名前列。大宜宾微信公众号总用户超过 158万,包括大宜宾、大南溪、我爱大宜宾等;大宜宾 APP 用户总量超过92万,招聘服务入驻企业1.6万余家,15万人才简历,每月超过30万人上大宜宾找工作。抖音粉丝矩阵超过17万,包括大宜宾练团子、宜宾吃货妹儿等。大宜宾在宜宾家喻户晓,为290万宜宾人提供吃喝玩乐、民生资讯、相亲交友等综合生活服务,也为宜宾超过 20000 家企业客户提供推广、营销策划、求职招聘、抖音本地服务商等服务。
联系我时请说是在Boss上看到的,谢谢!

宜宾叙州区三江明珠1号楼9楼大宜宾
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先做笔试题,包括手推线性回归,递归求阶乘程序,经典网络计算量比较(VGG、Inception、AlexNet)Linux 常用命令等。 然后是面试官现场面试,算法部分: 1. Faster R-CNN 网络的输入、输出(图片和 label,检测框的分类和坐标)。 2. Faster R-CNN 网络的结构(RPN 和 Fast R-CNN)。 3. Faster R-CNN 中 anchor 的作用(multiple reference,避免 image/feature/filter pyramid 的计算量问题)。 4. Faster R-CNN 的训练方法(交替训练、近似联合训练)。 5. 还熟悉什么检测框架(YOLO 和 SSD)。 6. SSD 与 Faster R-CNN 的主要区别,谁更快,谁更准?(一般来说 Faster R-CNN 更准,SSD 更快,当然和 backbone 等其他超参有关)。 7. SSD 的网络结构,正负样本怎么选。 8. Focal Loss 的原理,目的 9. 单阶段和两阶段检测网络的区别。 代码部分:1. 青蛙跳格子,第一问是否能到达终点,第二问最少几步可以到终点(无法到的话给出 -1) 2. 一个数组中和最大的子数组(动态规划)。

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