江苏淘乐福二手车服务有限公司
南京 · 交通/运输

一般项目:二手车经纪;汽车租赁;汽车新车销售;汽车旧车销售;商务代理代办服务;信息咨询服务(不含许可类信息咨询服务);二手车经销;二手车鉴定评估;二手车交易市场经营;以自有资金从事投资活动;自有资金投资的资产管理服务(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:货物进出口;技术进出口(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,具体经营项目以审批结果为准) more

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江苏淘乐福二手车服务有限公司

一般项目:二手车经纪;汽车租赁;汽车新车销售;汽车旧车销售;商务代理代办服务;信息咨询服务(不含许可类信息咨询服务);二手车经销;二手车鉴定评估;二手车交易市场经营;以自有资金从事投资活动;自有资金投资的资产管理服务(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:货物进出口;技术进出口(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,具体经营项目以审批结果为准)

南京 · 交通/运输
CEO
樊守森
公司地址
南京市江宁区东山街道上高路79号金葳科技广场1幢901-4室
简介

一般项目:二手车经纪;汽车租赁;汽车新车销售;汽车旧车销售;商务代理代办服务;信息咨询服务(不含许可类信息咨询服务);二手车经销;二手车鉴定评估;二手车交易市场经营;以自有资金从事投资活动;自有资金投资的资产管理服务(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:货物进出口;技术进出口(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,具体经营项目以审批结果为准)

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工商信息

成立时间2017-09-27 注册资本1500万人民币 法人代表陈林

公司全称江苏淘乐福二手车服务有限公司

企业类型其他有限责任公司

经营状态存续

总部城市南京市

经营期限2017-09-27 至 2027-09-26

注册地址南京市江宁区东山街道上高路79号金葳科技广场1幢901-4室

经营范围一般项目:二手车经纪;汽车租赁;汽车新车销售;汽车旧车销售;商务代理代办服务;信息咨询服务(不含许可类信息咨询服务);二手车经销;二手车鉴定评估;二手车交易市场经营;以自有资金从事投资活动;自有资金投资的资产管理服务(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:货物进出口;技术进出口(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,具体经营项目以审批结果为准)

城市经理(安徽省内招聘)

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安庆 10年以上 大专 全职

职位描述

企业优势:
1、发展潜力巨大,平台宽阔,适合想干一番事业的人
2、核心员工股权激励
3、二手车行业前景甚好
4、团队氛围积极进取,领导开明有远见
5、中日合资企业,全球有600多家直营店,有发展升职空间,优秀员工有机会去日本学习进修。
6、定期参加日本管理培训课程,受益匪浅。
注意:能适应驻外工作:安徽省内,公司根据员工实际情况就近安排
岗位职责:
1.负责店面运营管理及人员管理;
2.负责卖场后勤管理及卖场物资财产安全,做好团队建设,以确保人员的稳定性;
3.负责业务流程的梳理畅通及规范、财务流程的规范;
4.负责各店面员工团队的搭建,包括人员的招聘及业务指导;
5.按公司要求对区域内客户进行开发和日常维护;
6.负责区域加盟店拓展工作;
7.组织合作经销商销售团队培训,宣导我司产品及相关政策。

任职要求:
1.大专以上学历,35-45岁,销售管理经验5年以上,有汽车行业工作经验、加盟店招商以及渠道销售维护经验尤佳;
2.市场营销及销售相关专业优先,能熟练使用办公软件。
3.有较强的沟通协调能力及较强的执行能力,有一定的应变能力,较强的语言表达能力。
4.为人诚实正直,原则性强,主动性强,责任感强,协作性强,忠诚度高。
5.能适应出差和驻外工作
招聘范围:安徽、江苏各城市

公司简介

淘乐福公司由中国淘车无忧集团公司与日本IDOM公司联合创办。
2017 年淘车无忧成功挂牌新三板(股票代码:870689),成为中国二手车行业第一股,构筑中国二手车连锁零售领域的领导品牌。是中国最大的二手车零售连锁平台,直营卖场数量超70家,覆盖江苏、山东、安徽、浙江、江西、四川、河南、贵州、上海、8省一市,服务用户累计超100万。
Gulliver(格利福)是隶属IDOM inc.旗下公司。格利福集团是全球第二大、日本最大的二手车交易商,在日本拥有近600家二手车直营店,2015年销售二手车20万辆,业务遍布美国、澳大利亚、泰国、新西兰等国家。

安庆宜秀区格利福二手车
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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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