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錘子簡歷品牌推廣師
搜索算法工程師社招簡歷范文
作者:錘子簡歷 2023/09/03 04:50:01
閱讀 217

求職意向

算法專家 廣東廣州 薪資面議 隨時(shí)到崗

教育背景

2020.x -2020x 錘子簡歷大學(xué) 軟件工程

主修課程:JAVA開發(fā)、數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)、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(xué)等。

2020.x -2020x 錘子簡歷大學(xué) 金融學(xué)(第二專業(yè))

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

工作經(jīng)驗(yàn)

2020.x -2020x 阿里巴巴集團(tuán) 高級算法工程師

1.負(fù)責(zé)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(fù)責(zé)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(biāo)96.5% 
3.負(fù)責(zé)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(diǎn)擊ctr提升28% 
4.負(fù)責(zé)阿里互娛平臺業(yè)務(wù)線相關(guān)搜索推薦業(yè)務(wù)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(fù)責(zé)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(cuò)等算法模型的推動(dòng)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(fù)責(zé)搜索ElasticSearch及Solr分布式高可用集群平臺的搭建及運(yùn)維 
2.負(fù)責(zé)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(fù)責(zé)搜索query理解、召回算法、個(gè)性化排序算法的研發(fā)以及搜索策略的架構(gòu)設(shè)計(jì)和迭代優(yōu)化  
4.負(fù)責(zé)搜索算法引擎端和serving服務(wù)端的研發(fā)及上線 
5.負(fù)責(zé)個(gè)性化搜索及語義搜索的研究與實(shí)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(xué)習(xí)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(fù)責(zé)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(diǎn)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(jī)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(fù)責(zé)公司線上基于Solr及ElasticSearch的搜索項(xiàng)目技術(shù)支持,包含搜索方案設(shè)計(jì)、搜索架構(gòu)設(shè)計(jì)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(fù)責(zé)搜索產(chǎn)品研發(fā) 參與公司智能檢索平臺項(xiàng)目開發(fā),擔(dān)任全文檢索主程序員,并完成搜索召回及排序算法等機(jī)器學(xué)習(xí)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(jìn)行二次開發(fā)以及中間件制訂。

項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)

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(wù)搜索痛點(diǎn),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(dòng)上線,包含基于TPP平臺的工程部分實(shí)現(xiàn),基于Query字典、Query分詞、Query糾錯(cuò)改寫、Query擴(kuò)展、行業(yè)知識圖譜及意圖識別等算法模塊的實(shí)現(xiàn)。

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

2020.x -2020x 神馬搜索app_sc項(xiàng)目 高級算法工程師

      期間完成了app_sc的迭代升級,實(shí)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(diǎn)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(jì)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(shè)計(jì);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(diǎn)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(fù)責(zé)基于付費(fèi)課程的語義搜索的方案、架構(gòu)設(shè)計(jì)及研究實(shí)現(xiàn)。      

      結(jié)合付費(fèi)課程以及講師的屬性特征,借助人民日報(bào)1000w數(shù)據(jù)訓(xùn)練基于BERT+BILSTM+CRF的NER模型(命名實(shí)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(dá)到0.98;借助基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高性能依存句法分析器對query進(jìn)行語法及句法分析,將分析結(jié)果構(gòu)建語義圖網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)用戶query理解及查詢改寫,最終實(shí)現(xiàn)用戶意圖識別。依托語義圖網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行實(shí)體消岐以及謂語消岐解決同名實(shí)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(shí)現(xiàn)整套語義搜索,搜索準(zhǔn)確率達(dá)到95%。
      從0-1的實(shí)現(xiàn)基于知識圖譜的語義搜索并用于線上,在垂直領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)一種新穎搜索模式,極大的提升搜索體驗(yàn)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(diǎn)擊大規(guī)模埋點(diǎn)數(shù)據(jù)的排序任務(wù)優(yōu)化,借助impala進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,構(gòu)建訓(xùn)練集并建立倒排索引。召回階段使用空間向量模型進(jìn)行召回和粗排,權(quán)重模塊使用BM25算法進(jìn)行文檔中詞的打分進(jìn)而構(gòu)建文檔向量,最終實(shí)驗(yàn)召回率:0.71,驗(yàn)證集MAP:0.29;

      精排階段構(gòu)建(q,doc1,doc2)的pairwise的訓(xùn)練集,doc1、doc2為訓(xùn)練數(shù)據(jù)中搜索詞對應(yīng)的結(jié)果列表中doc_list的隨機(jī)組合作為訓(xùn)練樣本,加入到bert中進(jìn)行分類訓(xùn)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(jìn)行特征融合構(gòu)建成特征集合,配合LightGBM的pairwise模式進(jìn)行訓(xùn)練,得到排序結(jié)果列表2;將列表1以及列表2進(jìn)行融合排序,最終測試集MAP達(dá)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(jìn)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(fèi)轉(zhuǎn)化。

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

      負(fù)責(zé)基于Solr的全文檢索大集群規(guī)劃與搭建,集群實(shí)例37個(gè),分布式部署在10臺大型Linux機(jī)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(dá)到毫秒級。

      此外,基于用戶特殊查詢需求,由于索引集節(jié)點(diǎn)數(shù)過多,大量的節(jié)點(diǎn)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(diǎn)間通信,保證查詢都在毫秒級。

自我評價(jià)

      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(yàn);有5年大數(shù)據(jù)量高可用高并發(fā)搜索引擎架構(gòu)設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)經(jīng)驗(yàn);有6年java開發(fā)經(jīng)驗(yàn)及4年python開發(fā)經(jīng)驗(yàn);NLP領(lǐng)域有query理解、糾錯(cuò)、意圖識別及語義搜索項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn);熟悉常用的機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)深度學(xué)習(xí)算法,熟悉tensorflow計(jì)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(qiáng)的溝通能力,與團(tuán)隊(duì)相處融洽,與用戶溝通和諧; 具有很強(qiáng)的理解能力,能夠快速響應(yīng)各方的需求以及理解用戶的心理; 具有很強(qiáng)的執(zhí)行力,能夠?qū)ι霞壈才诺娜蝿?wù)尋找最好的方法盡快完成;具有很強(qiáng)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(wù),為業(yè)務(wù)賦能; 具有很強(qiáng)的責(zé)任心,能夠有始有終的完成一件事,把每一份工作當(dāng)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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