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搜索算法工程師社招簡歷范文

作者：錘子簡歷 2023/05/12 16:00:05

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求職意向

算法專家廣東廣州薪資面議隨時到崗

教育背景

2020.x -2020x 錘子簡歷大學軟件工程

主修課程：JAVA開發(fā)、數(shù)據(jù)庫設計、js、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、Android開發(fā)、編譯原理、操作系統(tǒng)、概率論、離散數(shù)學等。

2020.x -2020x 錘子簡歷大學金融學(第二專業(yè))

主修課程：微觀金融學、宏觀金融學、國際金融學、貨幣銀行學、金融市場學、中央銀行學、商業(yè)銀行經(jīng)營學、保險學等

工作經(jīng)驗

2020.x -2020x 阿里巴巴集團高級算法工程師

1.負責神馬搜索app_sc研發(fā)，提升九游app和sdk的下載新增，提升35%

2.負責app卡片意圖識別，基于Tensorflow-Bert的游戲意圖分類模型，在測試集上指標96.5%

3.負責阿里互娛通用推薦平臺研發(fā)，基于游戲行業(yè)的通用推薦平臺，研發(fā)效率提升100%，在biubiu猜你喜歡場景點擊ctr提升28%

4.負責阿里互娛平臺業(yè)務線相關(guān)搜索推薦業(yè)務的研發(fā)，包含游戲搜索、相關(guān)推薦、猜你喜歡等場景，代表app：九游、交易貓及biubiu的游戲搜索。

5.負責阿里互娛搜索QP平臺從0-1的搭建研發(fā)，包含行業(yè)詞典構(gòu)建、行業(yè)知識圖譜、游戲意圖識別分類、搜索Query改寫及糾錯等算法模型的推動上線。

2020.x -2020x 錘子簡歷信息技術(shù)有限公司搜索算法研究員-中央研究院

工作描述：

1.負責搜索ElasticSearch及Solr分布式高可用集群平臺的搭建及運維

2.負責搜索引擎系統(tǒng)、算法引擎端的穩(wěn)定性及性能吞吐量的策略優(yōu)化

3.負責搜索query理解、召回算法、個性化排序算法的研發(fā)以及搜索策略的架構(gòu)設計和迭代優(yōu)化

4.負責搜索算法引擎端和serving服務端的研發(fā)及上線

5.負責個性化搜索及語義搜索的研究與實現(xiàn)

6.熟練掌握常用bagging及boosting算法，熟練掌握Learning to rank排序算法，了解FM、FFM、DFFM等數(shù)據(jù)稀疏場景算法

7.了解word2vec，Bert及NER等深度學習相關(guān)的文本挖掘算法，對于tensorflow的使用以及模型壓縮有一定的了解

2020.x -2020x 錘子簡歷信息技術(shù)有限公司搜索算法工程師

工作描述：

1.負責Solr、ElasticSearch的分布式查詢、分布式部署以及分布式索引等源碼底層工作。

代表性工作：1）修改Solr搜索引擎的底層分布式查詢架構(gòu)源碼并用于線上，減少節(jié)點通信，大大提升了查詢效率，發(fā)表專利；

2）修改Solr底層索引重建機制，將庫到索引模式改成索引到索引模式，提升索引重建效率

2.負責公司線上基于Solr及ElasticSearch的搜索項目技術(shù)支持，包含搜索方案設計、搜索架構(gòu)設計及引擎搭建等工作。支持百億數(shù)據(jù)量的查詢性能優(yōu)化，數(shù)據(jù)抽取的異常處理，搜索排序以及相關(guān)度需求處理以及分詞算法的問題研究。

3.負責搜索產(chǎn)品研發(fā) 參與公司智能檢索平臺項目開發(fā)，擔任全文檢索主程序員，并完成搜索召回及排序算法等機器學習模塊的開發(fā)。

4.熟練掌握Solr、ElasticSearch及l(fā)ucene等全文檢索引擎底層架構(gòu)及原理，能夠?qū)ζ溥M行二次開發(fā)以及中間件制訂。

項目經(jīng)驗

2020.x -2020x 阿里互娛搜索QP平臺高級算法工程師

通過分析業(yè)務搜索痛點，結(jié)合算法技術(shù)能力，沉淀出一套搜索QP平臺，期間完成了阿里互娛搜索QP平臺的從0-1的研發(fā)及推動上線，包含基于TPP平臺的工程部分實現(xiàn)，基于Query字典、Query分詞、Query糾錯改寫、Query擴展、行業(yè)知識圖譜及意圖識別等算法模塊的實現(xiàn)。

最終提升搜索準確率(交易轉(zhuǎn)化提升5.13%)，提升擴召回，相對降低無少結(jié)果率30%。

2020.x -2020x 神馬搜索app_sc項目高級算法工程師

期間完成了app_sc的迭代升級，實現(xiàn)基于odps離線和ha3在線模式的神馬搜索app卡片研發(fā)；

完成app泛搜榜單模型研發(fā)，提升榜單ctr點擊；

完成基于Tensorflow-Bert-NER的app卡片意圖識別模型，增加長尾詞的命中觸發(fā)，提升精搜觸發(fā)率。

最終提升九游app和sdk的下載新增，總計提升35%。

2020.x -2020x 基于游戲行業(yè)通用推薦平臺高級算法工程師

完成通用推薦平臺架構(gòu)設計；完成通用推薦平臺特征工程、召回模塊、排序模塊等全鏈路研發(fā)；

完成熱門召回、協(xié)同過濾召回研發(fā)；完成基于LR的精排模型以及DNN精排模型研發(fā)；

研發(fā)效率提升100%，在biubiu猜你喜歡場景點擊ctr提升28%。

2020.x -2020x 基于BERT-NER及知識圖譜的語義搜索搜索算法研究員

負責基于付費課程的語義搜索的方案、架構(gòu)設計及研究實現(xiàn)。

結(jié)合付費課程以及講師的屬性特征，借助人民日報1000w數(shù)據(jù)訓練基于BERT+BILSTM+CRF的NER模型(命名實體識別)用于提取搜索詞query中的課程名以及姓名等主體，模型F1-score達到0.98；借助基于神經(jīng)網(wǎng)絡的高性能依存句法分析器對query進行語法及句法分析，將分析結(jié)果構(gòu)建語義圖網(wǎng)絡，實現(xiàn)用戶query理解及查詢改寫，最終實現(xiàn)用戶意圖識別。依托語義圖網(wǎng)絡進行實體消岐以及謂語消岐解決同名實體帶來的查詢異常等問題，最后構(gòu)造基于Neo4J的知識圖譜查詢，完整實現(xiàn)整套語義搜索，搜索準確率達到95%。

從0-1的實現(xiàn)基于知識圖譜的語義搜索并用于線上，在垂直領域?qū)崿F(xiàn)一種新穎搜索模式，極大的提升搜索體驗及用戶留存。

2020.x -2020x 基于BERT+LightGBM的課程搜索排序搜索算法工程師

基于用戶搜索及課程點擊大規(guī)模埋點數(shù)據(jù)的排序任務優(yōu)化，借助impala進行數(shù)據(jù)分析，構(gòu)建訓練集并建立倒排索引。召回階段使用空間向量模型進行召回和粗排，權(quán)重模塊使用BM25算法進行文檔中詞的打分進而構(gòu)建文檔向量，最終實驗召回率：0.71，驗證集MAP：0.29；

精排階段構(gòu)建(q,doc1,doc2)的pairwise的訓練集，doc1、doc2為訓練數(shù)據(jù)中搜索詞對應的結(jié)果列表中doc_list的隨機組合作為訓練樣本，加入到bert中進行分類訓練，得到排序結(jié)果列表1；提取空間向量模型的權(quán)重特征，文本特征以及召回階段的排序特征進行特征融合構(gòu)建成特征集合，配合LightGBM的pairwise模式進行訓練，得到排序結(jié)果列表2；將列表1以及列表2進行融合排序，最終測試集MAP達到0.4；

整體方案加入BERT以及LightGBM的pairwise模型對于空間向量模型召回的粗排結(jié)果進行精排，提升了文檔之間的關(guān)系比較，最終提高了用戶的搜索付費轉(zhuǎn)化。

2020.x -2020x 貴州省&廣東省公安廳大數(shù)據(jù)平臺項目搜索引擎開發(fā)工程師

負責基于Solr的全文檢索大集群規(guī)劃與搭建，集群實例37個，分布式部署在10臺大型Linux機器，采用7臺zookeeper來統(tǒng)一協(xié)調(diào)配置，數(shù)據(jù)量超過百億級別，查詢效果達到毫秒級。

此外，基于用戶特殊查詢需求，由于索引集節(jié)點數(shù)過多，大量的節(jié)點間通信請求數(shù)致使Solr集群出現(xiàn)效率低下，因此為其開發(fā)Solr跨核查詢功能，修改Solr搜索引擎的底層分布式查詢架構(gòu)源碼，重寫其底層分發(fā)策略，大大降低了節(jié)點間通信，保證查詢都在毫秒級。

自我評價

有5年互聯(lián)網(wǎng)搜索推薦召回模型及排序模型的算法研發(fā)經(jīng)驗；有5年大數(shù)據(jù)量高可用高并發(fā)搜索引擎架構(gòu)設計及實現(xiàn)經(jīng)驗；有6年java開發(fā)經(jīng)驗及4年python開發(fā)經(jīng)驗；NLP領域有query理解、糾錯、意圖識別及語義搜索項目經(jīng)驗；熟悉常用的機器學習機深度學習算法，熟悉tensorflow計算框架。熟悉結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫，對于大數(shù)據(jù)體系有一定的了解；

具有很強的溝通能力，與團隊相處融洽，與用戶溝通和諧；具有很強的理解能力，能夠快速響應各方的需求以及理解用戶的心理；具有很強的執(zhí)行力，能夠?qū)ι霞壈才诺娜蝿諏ふ易詈玫姆椒ūM快完成；具有很強的探索能力，能夠快速探索最新技術(shù)，將技術(shù)反哺業(yè)務，為業(yè)務賦能；具有很強的責任心，能夠有始有終的完成一件事，把每一份工作當做自己的事業(yè)來完成；

微信公眾號：藥老算法

知乎地址： https://www.zhihu.com/people/hu-qi-ming-31

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