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工作经历
XXX有限公司
2018年01月
-
2019年11月
信息流推荐算法高级研究员
- 负责优化和挖掘新的特征，提升线上推荐效果；
- 负责优化现有排序算法，提升线上点击率和用户体验；
- 负责探索深度学习，强化学习在个性化推荐中的应用；
- 负责大数据量的用户行为处理、清洗和挖掘，并持续迭代优化推荐策略；
- 从数据中发现现有系统和算法的不足，提出改进的算法并推动实现；
- 负责追踪业内前沿技术，结合业务特点，探索将前沿的算法技术应用于实际业务；
XXX有限公司
2016年06月
-
2017年12月
信息流推荐算法高级研究员
- 负责信息流推荐中召回、排序、多样性策略的开发和优化；负责用户画像的精准化；
- 通过算法持续性优化云音乐信息流的生态结构；
- 深入理解业务，和产品人员一起挖掘潜在的改进点，持续提升信息流的用户体验；
- 负责信息流广告的算法优化，包括广告推荐算法、广告排序、广告机制设计、大规模机器学习平台优化；
- 负责广告文本处理，意图识别，文本分类，图文相关性等自然语言处理任务；
教育经历
XX 大学
2012年09月
-
2016年06月
软件工程
本科
其他
- 语言： CET-4，掌握基本的听说读写能力；
- 技能： 熟悉Linux 操作，熟练使用 shell 脚本处理问题；熟悉 Python, Scala, C/C++、Java 语言；熟悉 MapReduce, Hbase, Hive, Storm, Spark, ZooKeeper 等Hadoop 大数据处理和分布式开发；熟练使用 MapReduce 进行数据统计，数据过滤，同类汇聚 和全局排序； 熟练使用 TFIDF 算法提取关键词和运用LCS算法计算文本相似度；熟悉Mysql, Hbase, MongoDB, 会爬虫爬取网站，app， 微信公众号数据；熟悉推荐算法和相关技术，常用机器学习模型和 KNN, SVM, LR, Kmeans算法；熟悉Flume, Kafka, Spark sql, Spark streaming 等相关组件；
项目经历
算法产品（标签库、策略系统）优化
2017年01月
-
2017年03月
- 负责信息流推荐算法中标签系统迭代优化，并且对线上下发推荐端进行评测、分析产出评测分析结果，与优化需求，并且对接技术同学进行优化迭代，且进行日常运营维护；
- 负责对标签库进行结构化优化，追踪新增热点进行标签提取，协助产品专家对信息流进行策略生产、管控，参与 PRD 编写对竞品的算法、Ctr、PV、Uv 进行测评分析产出报告；
- 负责对分类系统、标签系统抓取准确度进行评测，产出报告及优化需求，对国内外敏感节日进行预警，及时调整机器抓取下发策略保证线上安全；
京ICP备17055181号