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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX科技是一家专注于在线内容社区的科技公司，团队规模约XXX人，核心产品为个性化内容信息流平台，为超过XXX万用户提供图文、短视频等内容推荐服务，与多家媒体机构及内容创作者建立稳定合作。
工作概述：
1.特征工程：为解决用户冷启动问题，深入分析用户注册与初期行为数据，提取设备、时间、地理位置等基础静态特征；引入隐式反馈序列构建用户短期兴趣特征，并利用离线特征平台进行统一加工与存储；将新用户转化率关键路径的特征覆盖度从X%提升至XXX%。
2.召回策略：负责维护和优化多路召回通道，基于ItemCF和swing算法挖掘内容相似性，构建协同过滤召回源；针对热门内容容易挤占长尾的问题，设计热度降权与流量调控策略，调整召回池的混合比例；使得长尾内容曝光占比稳定提升XXX%，召回通道整体覆盖率维持在XXX%。
3.排序模型：参与GBDT+LR融合排序模型的日常迭代，负责清洗训练样本并监控特征分布稳定性；根据业务反馈badcase，在模型中引入上下文场景特征，并通过离线AUC评估与线上AB实验验证效果；主导了XXX次模型迭代，推动排序模型线上点击率提升XXX%。
4.线上服务：维护推荐系统在线服务接口，确保服务高可用；优化特征获取与模型预测的pipeline，通过缓存热点特征与模型参数，将线上服务平均响应时间从XXX毫秒降低至XXX毫秒；参与服务扩容与故障演练，保障了XXX期间服务稳定性。
5.效果分析：搭建核心指标日报，每日监控推荐系统的点击率、人均阅读时长等关键指标；针对指标异常波动进行归因分析，定位到模型、特征或数据层面的问题，并形成分析报告；通过分析驱动了XXX次策略调整，有效缩短问题发现与修复周期XXX%。
6.效果优化：基于AB实验平台，独立设计并执行算法优化实验，包括调整召回数量、融合权重、排序模型特征等；严格分析实验组与对照组数据，评估策略对用户留存与互动的影响；累计主导和参与了超过XXX次AB实验，其中有效正向实验占比达到XXX%。
工作业绩：
1.完成XXX个用户与内容特征的开发与上线，支撑了排序模型XXX次迭代，模型线上点击率累计提升XXX%。
2.优化召回策略，使长尾内容曝光占比提升XXX%，同时保障整体推荐覆盖率不低于XXX%。
3.维护推荐线上服务，将平均响应时间降低XXX毫秒，服务可用性达到XXX%，支撑了XXX万日活用户的稳定访问。
4.通过精细化数据分析与AB实验驱动优化，累计推动核心用户指标（人均阅读时长）增长XXX%，参与的有效实验转化率达到XXX%。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
公司电商平台核心推荐场景优化项目，原有基于规则的推荐策略灵活性差，无法精准匹配用户实时兴趣，导致首页点击率长期徘徊在X%左右，用户停留时长不足X分钟。项目目标是通过引入机器学习排序模型，实现个性化推荐，提升用户转化与平台GMV。
项目职责：
1.功能开发：负责从零搭建离线特征样本生产pipeline，整合用户行为日志与商品画像数据，产出每日更新的训练样本；开发并部署GBDT+LR排序模型线上预测服务，完成与原有推荐接口的平滑切换。
2.算法优化：优化特征工程，在基础用户属性与商品属性外，引入用户实时点击序列与加购行为作为动态特征；调整模型正负样本采样比例，并尝试不同特征组合，通过离线评估筛选最优模型版本。
3.数据监控：构建模型效果监控看板，跟踪模型预测分数分布、特征重要性变化及线上AB实验核心指标（点击率、加购率、GMV）；设置报警机制，及时发现样本数据异常或模型性能退化。
4.团队协作：与数据开发工程师协作，确保行为日志上报的准确性与及时性；与产品经理沟通，将业务目标转化为可量化的模型优化目标，并同步实验进展。
项目业绩：
1.新推荐模型上线后，通过AB实验验证，首页推荐点击率从X%提升至X%，相对提升幅度达到XXX%。
2.项目成功覆盖首页XXX%的流量，参与用户超过XXX万，用户平均停留时长增长XXX%。
3.推荐带来的日均加购商品数增加XXX%，为整体GMV增长贡献了XXX个百分点。
教育背景
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修数据结构、机器学习、数据挖掘等核心课程。熟练掌握Python进行数据分析与算法实现，有使用TensorFlow完成课程项目的经验。参与课程设计“基于协同过滤的电影推荐系统”，负责数据预处理与算法实现部分，在MovieLens数据集上达到预期精度。
自我评价
培训经历
系统学习了大数据处理平台与工具的使用。将MaxCompute应用于日常特征数据加工，优化了数据任务调度逻辑，使特征产出时间提前XXX小时。学习了AB实验平台的设计理念，应用于实际工作，提升了实验分析的规范性与效率。
初级推荐算法简洁简历模板
711人使用适用人群: #推荐算法 #初级[1-3年]
[基本信息]
姓名：陈小湾
性别：男
年龄：26
学历：本科
婚姻：未婚
年限：4年
面貌：党员
邮箱：xiaowan@gangwan.com
电话：18600001654
[求职意向]
工作性质：全职
应聘职位：推荐算法
期望城市：北京
期望薪资：8000-10000
求职状态：离职-随时到岗
[工作经历]
北京XX科技有限公司 | 推荐算法
2024-09 - 2025-12
XXX科技是一家专注于在线内容社区的科技公司，团队规模约XXX人，核心产品为个性化内容信息流平台，为超过XXX万用户提供图文、短视频等内容推荐服务，与多家媒体机构及内容创作者建立稳定合作。
工作概述：
1.特征工程：为解决用户冷启动问题，深入分析用户注册与初期行为数据，提取设备、时间、地理位置等基础静态特征；引入隐式反馈序列构建用户短期兴趣特征，并利用离线特征平台进行统一加工与存储；将新用户转化率关键路径的特征覆盖度从X%提升至XXX%。
2.召回策略：负责维护和优化多路召回通道，基于ItemCF和swing算法挖掘内容相似性，构建协同过滤召回源；针对热门内容容易挤占长尾的问题，设计热度降权与流量调控策略，调整召回池的混合比例；使得长尾内容曝光占比稳定提升XXX%，召回通道整体覆盖率维持在XXX%。
3.排序模型：参与GBDT+LR融合排序模型的日常迭代，负责清洗训练样本并监控特征分布稳定性；根据业务反馈badcase，在模型中引入上下文场景特征，并通过离线AUC评估与线上AB实验验证效果；主导了XXX次模型迭代，推动排序模型线上点击率提升XXX%。
4.线上服务：维护推荐系统在线服务接口，确保服务高可用；优化特征获取与模型预测的pipeline，通过缓存热点特征与模型参数，将线上服务平均响应时间从XXX毫秒降低至XXX毫秒；参与服务扩容与故障演练，保障了XXX期间服务稳定性。
5.效果分析：搭建核心指标日报，每日监控推荐系统的点击率、人均阅读时长等关键指标；针对指标异常波动进行归因分析，定位到模型、特征或数据层面的问题，并形成分析报告；通过分析驱动了XXX次策略调整，有效缩短问题发现与修复周期XXX%。
6.效果优化：基于AB实验平台，独立设计并执行算法优化实验，包括调整召回数量、融合权重、排序模型特征等；严格分析实验组与对照组数据，评估策略对用户留存与互动的影响；累计主导和参与了超过XXX次AB实验，其中有效正向实验占比达到XXX%。
工作业绩：
1.完成XXX个用户与内容特征的开发与上线，支撑了排序模型XXX次迭代，模型线上点击率累计提升XXX%。
2.优化召回策略，使长尾内容曝光占比提升XXX%，同时保障整体推荐覆盖率不低于XXX%。
3.维护推荐线上服务，将平均响应时间降低XXX毫秒，服务可用性达到XXX%，支撑了XXX万日活用户的稳定访问。
4.通过精细化数据分析与AB实验驱动优化，累计推动核心用户指标（人均阅读时长）增长XXX%，参与的有效实验转化率达到XXX%。
[项目经历]
项目名称：电商首页推荐系统优化
担任角色：项目负责人
公司电商平台核心推荐场景优化项目，原有基于规则的推荐策略灵活性差，无法精准匹配用户实时兴趣，导致首页点击率长期徘徊在X%左右，用户停留时长不足X分钟。项目目标是通过引入机器学习排序模型，实现个性化推荐，提升用户转化与平台GMV。
项目业绩：
1.新推荐模型上线后，通过AB实验验证，首页推荐点击率从X%提升至X%，相对提升幅度达到XXX%。
2.项目成功覆盖首页XXX%的流量，参与用户超过XXX万，用户平均停留时长增长XXX%。
3.推荐带来的日均加购商品数增加XXX%，为整体GMV增长贡献了XXX个百分点。
[教育背景]
哈尔滨工程大学
计算机科学与技术 | 本科
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修数据结构、机器学习、数据挖掘等核心课程。熟练掌握Python进行数据分析与算法实现，有使用TensorFlow完成课程项目的经验。参与课程设计“基于协同过滤的电影推荐系统”，负责数据预处理与算法实现部分，在MovieLens数据集上达到预期精度。