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……



与此同时,大厦底层的绝密研发中心内。



这里充斥着主机运行的低频嗡嗡声,几十名刚被猎头从百度、谷歌、微软等大厂用天价年薪挖来的技术大牛,正盯着电脑屏幕上枯燥的代码。



“李总。”



看到李锋在一众高管的簇拥下走进来,技术大牛们纷纷起身。



“坐。”



李锋摆了摆手,径直走到最前方的数据分析大屏前。



这支刚刚成立不到半个月的全新团队,没有任何对外的业务,连公司内部的其他高管都不知道他们具体在研究什么。



“李总,底层的分布式存储架构已经搭建完毕了。”



研发主管递上一份报告,“根据您的要求,我们已经开始将微博、爱奇艺、b站这三大平台的用户行为数据,进行脱敏后的大规模抓取和存储。”



“不过……李总。”



主管有些不解地问道,“咱们目前只是在做单向的数据存储,并没有做实时的响应和调用接口。这些海量的点击、停留时长、点赞、甚至是滑动屏幕的速率数据,如果不去实时处理,存下来有什么用呢?”



在2010年,绝大多数互联网公司的逻辑,还是“人找信息”:用户去搜索自己想看的东西,平台再给出结果。



花天价挖来这么多大牛,每天光是维护服务器的存储成本就是个天文数字,却不做实时响应,这在技术人员看来完全是资源的极大浪费。



李锋看着屏幕上那些跳动的数据流,眼底却闪烁着颠覆时代的狂热。



“不需要实时响应。”



“我要你们做的,是算法大数据的从0到1!”



“不要去管用户现在在搜什么,我要你们利用这些海量的底层数据,去给我喂养出一套大规模的机器学习系统!”



“用户在某个视频上停留了几秒?他在哪个明星的微博下点了赞?他在深夜更喜欢看搞笑的还是伤感的?”



“把这些数据给我全部打碎、重组、建模!”



李锋在白板上写下了【推荐引擎】四个大字。



“我要你们搭建出一套推荐引擎的算法!从今天起,我们要颠覆‘人找信息’的旧时代,开启‘信息找人’的新纪元!”



“这套算法不需要急着拿出成品,它是一个需要几年时间去不断纠错、长线喂养的怪物!”



听着李锋这番极具科幻色彩的战略构想,在场的技术大牛们仿佛被推开了一扇新世界的大门。



“明白!李总!我们会仔细打磨这套推荐算法!”



交代完核心的研发方向,李锋转头看向身旁的张馨羽。



“联系猎头公司。”



“去燕京,给我找一个人。”



“他叫张一名。现在应该在九九房或者饭否网做技术。”



张馨羽立刻拿出备忘录:“老板,挖他的预算是多少?”



“没有预算上限!给他开全行业最高的顶薪!告诉他,只要他肯来,这家新公司的技术架构由他一个人说了

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