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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX科技是专注于本地生活与电商领域的互联网公司，团队规模约XXX人，核心业务是通过推荐技术连接用户与商品内容，产品服务于超过XXX万日活用户，为多家知名品牌提供个性化推荐解决方案。
工作概述：
1.排序策略优化：针对信息流产品点击率瓶颈，分析用户长短期行为序列，基于GBDT+LR模型融合多路召回结果；主导引入实时用户反馈信号，调整特征权重与打分公式，通过AB实验验证策略效果，将首页信息流人均点击次数提升XXX%。
2.召回链路建设：为扩充推荐多样性，负责搭建多目标向量化召回通道；协调算法与工程团队，落地基于用户兴趣画像的Embedding召回，并将协同过滤与热门召回结果作为保底策略，有效召回率提升XXX%，长尾商品曝光占比增加XXX%。
3.特征工程迭代：负责构建与维护推荐模型特征体系，统一用户、商品、上下文特征的数据口径与生产流程；引入时序行为特征与交叉特征，通过特征重要性分析定期淘汰无效特征，模型离线AUC指标累计提升
X.X个百分点。
4.AB实验平台：为解决算法迭代验证周期长的问题，推动公司内部AB实验平台的建设；设计实验分流与指标统计方案，制定实验分析标准流程，使算法策略的在线验证周期平均缩短XXX天。
5.性能与稳定保障：监控线上推荐服务性能，定位因模型复杂度增加导致的响应延迟问题；通过模型轻量化与缓存策略优化，在效果无损前提下，将线上服务P99延迟降低XXX毫秒，保障大促期间服务零故障。
6.内容冷启动：针对新上架商品缺乏行为数据的问题，设计基于商品属性和内容理解的冷启动策略；利用图像与文本特征进行初版向量化，并设置流量探索机制，新商品首周CTR相对提升XXX%。
7.团队协作与复盘：负责算法团队每周技术评审与效果复盘会议；沉淀实验分析报告与工程实现文档，推动团队形成统一技术规范；通过分享与代码审核，帮助初级工程师提升问题排查效率XXX%。
工作业绩：
1.主导排序模型多次迭代，核心场景点击率与用户时长指标连续X个季度保持增长，累计提升超过XXX%。
2.建成涵盖多路召回、实时特征的生产体系，支持推荐场景从X个扩展至X个，服务稳定性达X
X.X%。
3.通过AB实验平台高效验证XXX+个策略假设，显著降低无效策略上线比例，资源利用率提升XXX%。
4.优化的冷启动策略覆盖XXX万+新商品，助力平台新品类供给效率提升XXX%。
5.培养与指导X名初级算法工程师，团队整体产出效率提升XXX%。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
公司核心短视频产品推荐系统改造项目，原有推荐架构基于离线模型，无法适应用户实时兴趣变化，导致用户次日留存率增长停滞；日均处理XXX亿条用户行为数据时，实时特征计算延迟高达X秒，严重影响推荐时效性；多业务线推荐场景各自为战，代码与模型复用率低，维护成本高昂。
项目职责：
1.架构设计：负责推荐系统实时化升级的总体技术方案设计，采用Flink+Kafka构建实时特征计算管道，并设计模型在线更新服务架构。
2.实时模型开发：主导实时排序模型的调研与实现，集成实时点击、停留、分享等信号，将模型预测延迟控制在XXX毫秒以内。
3.系统工程：协调工程团队完成推荐服务从离线T+1到在线实时推断的链路改造，解决数据一致性、服务高可用等关键技术问题。
4.效果调优：制定多轮AB实验计划，从模型结构、特征、采样策略多维度调优，平衡短期点击率与长期留存目标。
5.能力沉淀：抽象通用推荐组件，形成可复用的特征平台与模型服务框架，支持其他业务线快速接入。
项目业绩：
1.推荐系统实现分钟级兴趣感知，用户次日留存率提升
X.X个百分点，人均使用时长增加XXX%。
2.实时排序模型上线后，核心场景点击率提升XXX%，模型迭代速度从周级别加快至天级别。
3.系统成功支撑了XXX万DAU下的实时推荐请求，大促期间服务可用性保持X
X.X%以上。
4.建立的通用框架支撑了X个新业务场景的快速接入，团队开发效率提升约XXX%。
教育背景
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修机器学习、数据挖掘、数据结构等核心课程，参与在线教育平台的个性化学习路径推荐课程设计（使用Python+Spark），负责用户行为分析及协同过滤算法实现，完成百万级模拟数据的离线训练与评估，熟练掌握Linux开发环境及SQL/Hive数据查询工具。
自我评价
培训经历
系统学习大数据平台与数据仓库架构，将MaxCompute、DataWorks等云产品应用于公司推荐数据管道建设，优化了离线特征的生产调度流程，使特征产出时间提前X小时，数据任务稳定性提升XXX%，为算法实验提供了更高效的数据支撑。
高级推荐算法明快简历模板
480人使用适用人群: #推荐算法 #高级[5-10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科技是专注于本地生活与电商领域的互联网公司，团队规模约XXX人，核心业务是通过推荐技术连接用户与商品内容，产品服务于超过XXX万日活用户，为多家知名品牌提供个性化推荐解决方案。
工作概述：
1.排序策略优化：针对信息流产品点击率瓶颈，分析用户长短期行为序列，基于GBDT+LR模型融合多路召回结果；主导引入实时用户反馈信号，调整特征权重与打分公式，通过AB实验验证策略效果，将首页信息流人均点击次数提升XXX%。
2.召回链路建设：为扩充推荐多样性，负责搭建多目标向量化召回通道；协调算法与工程团队，落地基于用户兴趣画像的Embedding召回，并将协同过滤与热门召回结果作为保底策略，有效召回率提升XXX%，长尾商品曝光占比增加XXX%。
3.特征工程迭代：负责构建与维护推荐模型特征体系，统一用户、商品、上下文特征的数据口径与生产流程；引入时序行为特征与交叉特征，通过特征重要性分析定期淘汰无效特征，模型离线AUC指标累计提升
X.X个百分点。
4.AB实验平台：为解决算法迭代验证周期长的问题，推动公司内部AB实验平台的建设；设计实验分流与指标统计方案，制定实验分析标准流程，使算法策略的在线验证周期平均缩短XXX天。
5.性能与稳定保障：监控线上推荐服务性能，定位因模型复杂度增加导致的响应延迟问题；通过模型轻量化与缓存策略优化，在效果无损前提下，将线上服务P99延迟降低XXX毫秒，保障大促期间服务零故障。
6.内容冷启动：针对新上架商品缺乏行为数据的问题，设计基于商品属性和内容理解的冷启动策略；利用图像与文本特征进行初版向量化，并设置流量探索机制，新商品首周CTR相对提升XXX%。
7.团队协作与复盘：负责算法团队每周技术评审与效果复盘会议；沉淀实验分析报告与工程实现文档，推动团队形成统一技术规范；通过分享与代码审核，帮助初级工程师提升问题排查效率XXX%。
工作业绩：
1.主导排序模型多次迭代，核心场景点击率与用户时长指标连续X个季度保持增长，累计提升超过XXX%。
2.建成涵盖多路召回、实时特征的生产体系，支持推荐场景从X个扩展至X个，服务稳定性达X
X.X%。
3.通过AB实验平台高效验证XXX+个策略假设，显著降低无效策略上线比例，资源利用率提升XXX%。
4.优化的冷启动策略覆盖XXX万+新商品，助力平台新品类供给效率提升XXX%。
5.培养与指导X名初级算法工程师，团队整体产出效率提升XXX%。
[项目经历]
项目名称：短视频推荐系统升级
担任角色：项目负责人
公司核心短视频产品推荐系统改造项目，原有推荐架构基于离线模型，无法适应用户实时兴趣变化，导致用户次日留存率增长停滞；日均处理XXX亿条用户行为数据时，实时特征计算延迟高达X秒，严重影响推荐时效性；多业务线推荐场景各自为战，代码与模型复用率低，维护成本高昂。
项目业绩：
1.推荐系统实现分钟级兴趣感知，用户次日留存率提升
X.X个百分点，人均使用时长增加XXX%。
2.实时排序模型上线后，核心场景点击率提升XXX%，模型迭代速度从周级别加快至天级别。
3.系统成功支撑了XXX万DAU下的实时推荐请求，大促期间服务可用性保持X
X.X%以上。
4.建立的通用框架支撑了X个新业务场景的快速接入，团队开发效率提升约XXX%。
[教育背景]
武汉理工大学
软件工程 | 本科
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修机器学习、数据挖掘、数据结构等核心课程，参与在线教育平台的个性化学习路径推荐课程设计（使用Python+Spark），负责用户行为分析及协同过滤算法实现，完成百万级模拟数据的离线训练与评估，熟练掌握Linux开发环境及SQL/Hive数据查询工具。