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算法工程師簡歷范文

作者：錘子簡歷 2023/09/02 08:30:02

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求職意向

算法工程師四川成都薪資面議隨時到崗

教育背景

2020.x -2020x 錘子簡歷大學(xué) 計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)

在校期間曾擔(dān)任程序設(shè)計協(xié)會會長， 2014年ACM四川省省賽二等獎

工作經(jīng)驗

2020.x -2020x 成都聚美優(yōu)品算法工程師

1.負(fù)責(zé)部門內(nèi)部機(jī)器學(xué)習(xí)類算法相關(guān)任務(wù)，包括推薦系統(tǒng)，廣告CTR預(yù)估，風(fēng)控模型等的設(shè)計與實現(xiàn)以及模型評估和優(yōu)化迭代

2.負(fù)責(zé)對接公司業(yè)務(wù)部門進(jìn)行需求挖掘，數(shù)據(jù)分析。根據(jù)業(yè)務(wù)來調(diào)研各類相關(guān)算法，完成實現(xiàn)并在數(shù)據(jù)上給業(yè)務(wù)部門提供支撐與策略。

3.協(xié)助開發(fā)進(jìn)行線上部署或產(chǎn)出結(jié)果交付到相關(guān)業(yè)務(wù)部門。

2020.x -2020x 成都臥龍大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)部主管

1.負(fù)責(zé)公司數(shù)據(jù)挖掘，包括數(shù)據(jù)清洗，數(shù)據(jù)分析以及算法實現(xiàn)，算法包含相關(guān)預(yù)測分類與回歸任務(wù)，自然語言處理任務(wù)以及一些圖像識別等。

2.負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)平臺上的大數(shù)據(jù)ETL，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計，入庫與更新機(jī)制設(shè)計等。

3.參與部分業(yè)務(wù)對接，同客戶直接交流，將實際問題轉(zhuǎn)化成技術(shù)問題。以及整個部門團(tuán)隊的整體協(xié)調(diào)管理工作。

項目經(jīng)驗

2020.x -2020x 刷寶App短視頻推薦系統(tǒng) 算法總負(fù)責(zé)人

1.根據(jù)提升用戶使用時長與留存的總目標(biāo)來制定系統(tǒng)與建模方式。數(shù)據(jù)梳理與清洗，樣本設(shè)計與特征工程的總負(fù)責(zé)人與執(zhí)行人，開發(fā)基于鄰域，embeding等多路召回算法策略，產(chǎn)出精排模型所需要的視頻畫像與用戶畫像。

2.使用Parameter Server框架，構(gòu)建Deep&Wide精排模型，根據(jù)不同label特性來建立不同的模型并進(jìn)行訓(xùn)練，并分別在離線與線上ABtest系統(tǒng)上進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)。初版效果人均時常提升60%，同時點贊，關(guān)注等數(shù)據(jù)也有明顯提升。

3.負(fù)責(zé)牽頭從T+1的畫像服務(wù)與增量訓(xùn)練模型提升到小時級，再到實時訓(xùn)練。負(fù)責(zé)更新數(shù)據(jù)周期，重構(gòu)一些數(shù)據(jù)緯度，最終效果提升上人均時長有10%左右。

4.對整個系統(tǒng)上各個環(huán)節(jié)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與策略優(yōu)化，如制定用戶與視頻冷啟動策略，調(diào)整召回策略，細(xì)化離線AUC評估，精化特征工程，樣本清洗等。

2020.x -2020x 刷寶App廣告CTR預(yù)估算法總負(fù)責(zé)人

1.以歷史用戶在平臺上是否點擊廣告與一系列相關(guān)特征為樣本，進(jìn)行建模預(yù)估每個用戶對每個廣告的點擊概率。負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)梳理與清洗，樣本設(shè)計與特征工程。

2.使用Parameter Server框架，構(gòu)建Deep&Wide模型算法，離線評估AUC達(dá)到0.77

3.為達(dá)到平臺最大化收入的需求，通過保序回歸算法來校準(zhǔn)CTR，擬合CTR接近真實值，最終根據(jù)BID X 校準(zhǔn)后CTR= eCPM，用eCPM值來進(jìn)行對用戶推薦的廣告進(jìn)行排序并上線，目前線上CTR提升40%，廣告收益提升30%左右。

4.在特征工程和模型結(jié)構(gòu)上做了大量的新嘗試和優(yōu)化，以提高離線指標(biāo)與CTR結(jié)果

2020.x -2020x 用戶反薅羊毛風(fēng)控模型算法工程師

1.針對電商平臺與視頻平臺的薅羊毛用戶，如通過模擬器來自動獲取優(yōu)惠券，視頻紅包的羊毛黨，來建立模型識別，幫助公司止損，本人主要負(fù)責(zé)視頻模擬器的風(fēng)控識別模型。

2.前期調(diào)研統(tǒng)計，制定策略，觀察羊毛黨業(yè)務(wù)特點，對接風(fēng)控部門進(jìn)行樣本挖掘。后期提取視頻模擬器用戶在各個維度上的特征，并進(jìn)行特征處理特征篩選，最后建立模型來進(jìn)行識別。

3.離線與線上準(zhǔn)確率0.95以上，離線召回率0.4左右。

2020.x -2020x 四川移動存量用戶預(yù)測算法負(fù)責(zé)人

1.通過對四川全量用戶與高價值用戶的運營商數(shù)據(jù)維度來進(jìn)行分類預(yù)測，幫助四川移動來進(jìn)行用戶流失預(yù)警

2.使用LR與GBDT模型預(yù)測用戶在未來一個月是否會離網(wǎng)或者ARPU值降低。最后通過并行運算得出結(jié)果，并通過數(shù)據(jù)分析與聚類算法得出用戶離網(wǎng)或者價值降低的原因。

3.預(yù)測召回率可達(dá)70%，模型AUC可達(dá)0.8以上。

自我評價

在機(jī)器學(xué)習(xí)算法上有較深的認(rèn)識，重視基礎(chǔ)，學(xué)習(xí)能力強(qiáng)。對數(shù)據(jù)平臺，大數(shù)據(jù)處理工具，數(shù)據(jù)分析工具熟練掌握?？梢?將業(yè)務(wù)很好的轉(zhuǎn)化成技術(shù)問題并有較強(qiáng)的執(zhí)行力。性格樂觀開朗向上，對工作熱情且富有責(zé)任心，工作四年積極主動吃苦耐勞，獲得公司同事領(lǐng)導(dǎo)的信任與認(rèn)可。

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