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? 頭像: 隱藏

編輯

 基本信息: 

26歲



本科





廣東深圳



13800138000

BD@100chui.com

? 姓名: 錘子簡歷

萬眾狂歡時懂得沉默，一片寂靜時挺身而出。

 求職意向: 
推薦算法專家


廣東深圳


8K-10K


一個月內(nèi)到崗

 教育背景: 2009.09-2013.06

錘子簡歷大學(xué)

軟件工程

 工作經(jīng)驗

2018.06-2019.01

錘子簡歷公司

推薦算法專家

負責電商、視頻、咨詢場景下推薦算法研發(fā)，根據(jù)用戶行為的分析和挖掘，構(gòu)建用戶畫像、標簽系統(tǒng)等；
負責個性化推薦、個性推送算法設(shè)計和優(yōu)化，完成推薦后臺相關(guān)功能開發(fā)；
負責算法的應(yīng)用與調(diào)優(yōu)，提升推薦效果，有扎實的專業(yè)技術(shù)知識；
負責推薦系統(tǒng)架構(gòu)研發(fā)，推薦算法項目管理及規(guī)劃，分配相關(guān)工作給下屬；
主動學(xué)習(xí)新的技能，定期參加培訓(xùn)大會，提升自己的專業(yè)素養(yǎng)；

2015.04-2018.06

錘子簡歷公司

推薦算法專家

負責利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)，改進推薦系統(tǒng)中排序建模、關(guān)聯(lián)挖掘、文本分析、內(nèi)容質(zhì)量等方面，優(yōu)化用戶的視頻觀看體驗；
負責建模用戶對知識點的掌握程度推薦復(fù)習(xí)題目，高效率完成每日工作任務(wù)；
負責分析數(shù)據(jù)，挖掘用戶興趣，增強推薦系統(tǒng)的預(yù)測能力；
負責完善 abtest 等工具系統(tǒng)，跟蹤用戶的觀看時長，學(xué)習(xí)情況等指標，分析相關(guān)數(shù)據(jù)；
負責分析線上線下數(shù)據(jù)，不斷優(yōu)化模型并提高推薦效果，為用戶帶來最好的產(chǎn)品體驗；

? 其他

技能： 有扎實的機器學(xué)習(xí)功底，深刻理解數(shù)據(jù)平滑、特征選擇、Bayes、熵、優(yōu)化方法、GLM、矩陣運算等；熟悉協(xié)同過濾、矩陣分解、GBDT、LearningToRank、word2vec、CRF、LSTM等常見算法；熟悉多線程和多進程編程方式，深諳各種緩存和內(nèi)存壓縮技術(shù)；熟悉Python、Go、C++/Java等語言，具備良好的編碼習(xí)慣和算法基礎(chǔ)；

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，堅持每天晨跑一小時；

? 項目經(jīng)歷

2018.01-2018.03

閱值A(chǔ)pp

閱值是一個基于移動互聯(lián)網(wǎng)的新型商家資訊平臺，根據(jù)用戶設(shè)置的個人標簽屬性及用戶的活動軌跡，向用戶推薦用戶需要的或者感興趣的知識資訊和線下體驗活動，用戶能夠在閱值里面快速找到自己想要的服務(wù)及相關(guān)信息；
負責參與數(shù)據(jù)庫設(shè)計，項目進度、測試等工作進度的跟進，參與任務(wù)分配，項目計劃，工作計劃安排，根據(jù)業(yè)務(wù)，對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理、缺失值、異常值處理，使用 spark 離線分析用戶行為數(shù)據(jù)與文章數(shù)據(jù)，構(gòu)建用戶畫像和文章畫像；
負責使用 Flume、Kafka、Spark Streaming 進行在線召回，構(gòu)建 ALS 協(xié)同過濾模型進行離線召回，使用 word2vec 計算詞向量、通過 LSH 局部敏感哈希計算相似度，構(gòu)建 LR模型進行排序，使用 grpc 開發(fā)對接接口；

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