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在人工智能的浪潮中，AI算法工程師已成為眾多企業(yè)競相爭奪的頂尖人才。要想在這個激烈競爭的領(lǐng)域中脫穎而出，一份精彩的個人簡歷至關(guān)重要。下面是一篇AI算法工程師簡歷案例，高效制作精美簡歷。

AI算法工程師個人簡歷參考（精選篇）：

求職意向 

求職類型：全職   

意向崗位：AI算法工程師   

意向城市：廣東廣州   

薪資要求：面議   

求職狀態(tài)：隨時到崗   

教育背景 

時間：201X.9-201X.6   

學校名稱：錘子簡歷 大學   

專業(yè)名稱：軟件工程  （碩士） 

學校描述：連續(xù)獲得院級二等獎學金，并在畢業(yè)答辯中獲得第一名成績。

時間：201X.9-201X.6   

學校名稱：錘子簡歷 科技大學

專業(yè)名稱：網(wǎng)絡(luò)工程   （本科）

學校描述：成績優(yōu)異，積極參加校園文體活動，獲得校足球聯(lián)賽第一名成績

工作經(jīng)驗 

時間：201X.3-至今   

公司名稱：錘子簡歷 云服務(wù)有限公司

工作角色：資深研發(fā)工程師   

工作職責：轉(zhuǎn)化反作弊owner。負責轉(zhuǎn)化反作弊安全能力體系建設(shè)，基于業(yè)務(wù)場景構(gòu)建實時過濾.異常檢測.廣告主數(shù)據(jù)挖掘等安全能力。

項目經(jīng)驗 

職位名稱：轉(zhuǎn)化反作弊Owner

項目角色：專項Owner

項目成果：

下單反作弊檢測能力提升25%

下單有效率從落后大盤18pp提升至領(lǐng)先大盤3pp，達到95%以上

下單日耗增長45w/d，份額占比提升7pp

項目描述：

2、21年上半年，公司面臨嚴重的假單問題，訂單有效率驟降至55%，導致多家廣告主暫停投放，預算大幅減少。為扭轉(zhuǎn)這一局面，我作為專項Owner迅速介入，對假單問題進行了全面分析。

問題分析：

假單形成的主要原因在于作弊動機和手法的多樣性，包括機器作弊.個體作弊和群體作弊。這些問題嚴重影響了廣告主的投放信心和預算收益。

解決方案：

數(shù)據(jù)畫像構(gòu)建：通過多場景流量收集設(shè)備.IP.用戶等多維度數(shù)據(jù)，構(gòu)建全面的數(shù)據(jù)畫像，以增強數(shù)據(jù)特征層。

實時特征統(tǒng)計能力優(yōu)化：結(jié)合數(shù)據(jù)特征層，提升反作弊系統(tǒng)的實時特征統(tǒng)計能力，強化下單反作弊決策層的識別能力。具體包括但不限于異常手機號碼（如靚號卡.物聯(lián)網(wǎng)卡等）.異常設(shè)備.虛假地址.低俗敏感詞.羊毛黨用戶和異常IP的識別。

在線與離線作弊打擊：在應(yīng)用層實施在線與離線的作弊打擊策略，同時進行深入的作弊溯源分析。

專業(yè)化作弊團伙識別：利用手機號碼和下單地址信息，結(jié)合Louvain圖挖掘算法，有效識別專業(yè)化作弊團伙，并建立風險評分機制進行線上攔截。

算法評估與優(yōu)化：通過多輪實驗策略評估及case樣本與漏過樣本的統(tǒng)計分析，確保算法準確率≥95%，召回率≥90%。

定期人工Review：為確保持續(xù)高效的反作弊效果，定期進行人工Review，確保下單反作弊整體過濾準確率≥95%，檢測能力達到85%以上。

監(jiān)控與告警機制建立：項目最后階段，建立并完善了反作弊策略異常告警與作弊流量監(jiān)控機制，以便在新的對抗周期內(nèi)更快感知并解決新的作弊問題。

時間：201X.3-201X.8

公司名稱：錘子簡歷 公司

職位名稱：轉(zhuǎn)化反作弊Owner

項目二：激活反作弊升級專項

項目角色：專項Owner

項目成果：

激活反作弊檢測能力提升30%

異常激活占比由30%降低至1%，低于同期某知名競品

廣告主恢復投放預算，業(yè)務(wù)穩(wěn)定性得到顯著提升

項目描述：

2、22年上半年，公司面臨大量異常激活的嚴峻挑戰(zhàn)，僅3個頭部廣告主反饋的異常激活總量就高達60萬以上，日耗影響達到220萬/天。為迅速應(yīng)對此問題并恢復廣告主的信心，我作為專項Owner，領(lǐng)導團隊對異常激活的流量結(jié)構(gòu)與作弊特征進行了深入分析。

問題分析：

通過對異常激活數(shù)據(jù)的深入分析，我們發(fā)現(xiàn)多個開發(fā)者使用相同的黑產(chǎn)資源進行刷量作弊，這嚴重影響了廣告的投放效果和公司的聲譽。

解決方案：

數(shù)據(jù)清洗與風險告警策略：首先，對廣告主上報的轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)進行細分流量場景后的清洗。接著，在多個場景下部署時序類異常與分布類異常的風險告警策略，確保100%召回已知作弊媒體，并成功識別出更多未知作弊媒體。

創(chuàng)新檢測模型開發(fā)：為解決傳統(tǒng)方法難以檢測未知作弊媒體的問題，我們創(chuàng)新性地開發(fā)了基于APP行為時序熱力圖的異常媒體檢測模型。該模型將媒體的行為序列信息轉(zhuǎn)換為二維空間內(nèi)的行為時序熱力圖，并利用圖像分類思想進行作弊媒體檢測。模型架構(gòu)以ResNet為主體，通過深度優(yōu)化卷積核，在保證效果的同時大幅降低了計算成本，提高了線上檢測效率。

實施攔截策略構(gòu)建：基于底層安全檢查能力.用戶行為畫像及媒體流量側(cè)信息，我們構(gòu)建了多種反作弊實施攔截策略，如云控設(shè)備識別.模擬器識別.自動點擊識別等。這些策略有效地攔截了各類作弊行為，進一步提升了反作弊效果。

真人作弊流量打擊：為打擊真人作弊流量，我們自研了用戶新鮮度畫像.用戶統(tǒng)計行為畫像及點擊數(shù)據(jù)流量，并結(jié)合Attention機制與XGBoost算法構(gòu)建了半監(jiān)督類異常用戶檢測模型。該模型上線后，成功攔截了大量利用網(wǎng)賺媒體進行作弊的真人用戶，使激活反作弊的檢測能力再提升10%，整體異常激活占比降低至1%。

監(jiān)控機制與數(shù)據(jù)上報鏈路完善：為確保反作弊系統(tǒng)的持續(xù)有效運行，我們建立了完善的反作弊策略監(jiān)控機制及異常轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)上報鏈路。這使得反作弊團隊能夠在新的對抗周期內(nèi)更快感知并解決新的作弊問題，確保業(yè)務(wù)的穩(wěn)定與安全。

自我評價 

1、擁有靈敏的作弊攻擊對業(yè)務(wù)影響的感知能力以及豐富的黑產(chǎn)對抗.數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗。

2、掌握并熟悉深度學習與傳統(tǒng)機器學習算法的應(yīng)用及原理，擁有豐富的流量反作弊建模與異常檢測方案的落地經(jīng)驗。

3、深入了解黑灰產(chǎn)行業(yè)信息，熟悉黑產(chǎn)作惡手法與動機。并對APT網(wǎng)絡(luò)攻擊.滲透測試等技術(shù)有一定的研究。  

4、熟悉TensorFlow.Keras.TFLearn等深度學習框架。

5、熟悉并了解Python，Scala.Spark.Hadoop.Mysql.Linux命令等。

6、具有較強的邏輯思維能力和學習總結(jié)能力，在公眾號(錘子簡歷 ).知乎.簡書等多個平臺發(fā)表技術(shù)性文章。    

文/錘子簡歷

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