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? 頭像: 隱藏

編輯

 基本信息: 





本科





廣東深圳



13800138000

BD@100chui.com

? 姓名: 錘子簡歷

世界屬于那些勤于思考的人，更屬于那些善于行動(dòng)的人。

 求職意向: 
資深推薦算法工程師


廣東深圳


8K-10K


一周內(nèi)到崗

 教育背景: 2011.09-2015.06

錘子簡歷大學(xué)

軟件工程

 工作經(jīng)驗(yàn)

2019.01-2019.11

錘子簡歷公司

資深推薦算法工程師

參與汽車之家智能營銷項(xiàng)目，負(fù)責(zé)其中人工干預(yù)模塊；
負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)智能營銷廣告投放用戶行為數(shù)據(jù)的自動(dòng)反饋，以幫助持續(xù)提升算法 CTR；
負(fù)責(zé)APP 用戶畫像的優(yōu)化，行為分析，為排序模型提供特征支持；
負(fù)責(zé)以用戶為單位，基于行為對其分群，分析頁面瀏覽情況；
負(fù)責(zé)以頁面為單位，基于圖論模型分析不同頁面之間的跳轉(zhuǎn)情況；

2016.01-2018.12

錘子簡歷公司

資深推薦算法工程師

負(fù)責(zé)推薦算法架構(gòu)的設(shè)計(jì)，領(lǐng)導(dǎo)推薦算法團(tuán)隊(duì)；
負(fù)責(zé)個(gè)性化推薦方向的策略，用戶畫像，用戶標(biāo)簽體系的建立，以及推薦系統(tǒng)的效果改進(jìn)；
負(fù)責(zé)應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘，機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，為用戶提供推薦和排序，提升個(gè)性化推薦的效果，改進(jìn)用戶體驗(yàn)；

 自我評價(jià): 之前一直從事硬件方面的工作，現(xiàn)在想從事人工智能深度學(xué)習(xí)方面的工作。在最近的半年時(shí)間里，自學(xué)了python、Tensorflow、CNN/RNN、ubuntu等大數(shù)據(jù)人工智能方面的知識。我深知在換行業(yè)和職業(yè)這種折騰的過程中會遇到很多困難，但我依然走上了這條道路，因?yàn)檎垓v在抵抗麻木的過程中，會讓生活變得更有意思。希望各位HR能給個(gè)面試機(jī)會。

? 其他

技能： 掌握 CNN、RNN、LSTM 等基本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，熟練圖像識別、分類和目標(biāo)檢測，熟練深度學(xué)習(xí)圖像算法；熟悉 NLP，使用過自然語言處理方法中的文本情感分析、對話機(jī)器人、意圖分析等；了解語音識別及其 CTC 等；了解 DNN 以及 CB、 CF、 GBDT 、 TF-IDF、 LR 等推薦系統(tǒng)常用算法。掌握Python 、Java 的基本運(yùn)用；熟練 Tensorflow，掌握 numpy、matplotlib 的基本使用；了解pytorch、Scikit-neuralnetwork、Scikit-learn、pandas 等函數(shù)包的使用；熟悉 DenseNet、ResNet、GoogleNet 等深度學(xué)習(xí)框架，掌握 Bert、attention、transformer 等新型熱門自然語言處理技術(shù)，具備良好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和英語閱讀能力；掌握最新人工智能框架常用的激活函數(shù)：ReLU、Tanh、sigmoid 等；熟練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，且了解 SVM、KNN、決策樹、隨機(jī)森林、邏輯回歸、Nave Bayes、EM、k-means、Adaboost 等傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法以及常見數(shù)據(jù)分析方法；了解Q-learning、 Sarsa、 DQN、 Double DQN、 Policy Gradient、Actor Critic（DDPG、A3C、DDPO）等算法；了解分布式集群 HDFS、 MapReduce 及其生態(tài)圈組件（Hbase、 Hive 等）、Shell、ELK、微服務(wù)、SaaS 應(yīng)用等；

語言能力： CET-4，掌握基本的聽說讀寫能力；

興趣愛好： 喜歡跑步，堅(jiān)持每天晨跑一小時(shí)；

? 項(xiàng)目經(jīng)歷

2018.01-2018.03

寵樂園推薦系統(tǒng)

寵樂園是一款愛寵人群綜合類社交平臺，它包括：主題發(fā)布、趣味互動(dòng)、社交圈粉、新型探索、萌系可愛等板塊，該軟件致力于給用戶帶來更好的用戶使用體驗(yàn)，主要包括創(chuàng)建ALS 模型，召回商品，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn) CTR 預(yù)估，離線數(shù)據(jù)處理，實(shí)時(shí)推薦等等；
使用 flume 收集用戶日志，將用戶行為采集到 HDFS，使用用戶基本信息訓(xùn)練 K-Means聚類，解決用戶冷啟動(dòng)問題，Spark streaming 實(shí)時(shí)處理 kafka 發(fā)送過來的點(diǎn)擊日志，實(shí)時(shí)更新特征，實(shí)時(shí)更新召回集，使用 tfidf、textrank 提取物品關(guān)鍵詞、主題詞，使用 word2vec處理文本內(nèi)容，構(gòu)建物品畫像；
使用用戶基本信息和用戶的行為信息對用戶標(biāo)簽化即構(gòu)建用戶畫像，標(biāo)簽權(quán)重隨時(shí)間指數(shù)衰減；解析用戶行為日志，實(shí)時(shí)增加物品的點(diǎn)擊次數(shù)等信息，將熱門物品存入到 kafka中，查詢 redis 中是否也有也存在此熱門物品；