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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX科技是专注于在线内容与电商服务的科技公司，团队规模约XXX人，核心产品为兴趣社区与内容电商平台，服务超过XXX万日活用户，与多家知名品牌方及MCN机构建立深度内容与供应链合作。
工作概述：
1.策略迭代：针对社区内容消费场景信息过载问题，分析用户行为数据确定优化点击率与停留时长的核心目标；主导首页双列流推荐策略的迭代，将多目标融合模型权重调整为动态机制，结合实时点击反馈数据调整排序公式；通过全链路埋点追踪策略影响，推动季度策略上线X次，使得信息流人均点击率提升XXX%，首页人均停留时长增加XXX秒。
2.特征工程：为提升推荐模型的个性化表达能力，构建用户长短期兴趣图谱与内容多模态特征体系；设计并开发了基于用户序列行为的动态兴趣提取管道，将内容标签体系从三级扩充至五级，引入实时交互特征；主导特征平台与模型训练平台的对接，确保特征生产与消费的稳定性，使模型离线AUC提升XXX，线上排序效率提升XXX%。
3.架构升级：应对流量增长导致的推荐服务响应延迟问题，牵头重构推荐系统的在线服务架构；将原有的单体服务拆分为召回、排序、重排等多个微服务，并引入缓存集群与异步处理机制；负责新架构的技术选型、核心模块开发与线上灰度发布，保障迁移过程平稳，最终使服务P99延迟从XXX毫秒降至XXX毫秒，系统可用性达到XXX%。
4.算法选型：为解决冷启动用户推荐效果差的问题，调研并引入了基于元学习的冷启动算法与基于知识图谱的探索策略；组织团队进行算法原型开发与离线评估，设计线上AB实验对比多种方案；主导新算法的工程化落地，包括模型部署与效果监控，成功将新用户次日留存率提升XXX个百分点，探索流量占比稳定在XXX%。
5.AB实验：为科学评估算法迭代与产品功能对核心指标的影响，搭建并完善了公司内部的AB实验平台；制定实验分析标准流程，培训产品与运营人员使用平台；负责关键实验的设计与数据分析，累计主导并分析超过XXX场AB实验，实验迭代周期缩短XXX%，有效支撑了产品决策。
6.团队协作：作为算法小组负责人，负责X人算法工程师团队的日常任务分配、技术指导与代码评审；与产品、数据、工程团队定期对齐目标，拆解季度OKR为可执行任务；建立团队技术分享与问题复盘机制，提升团队整体产出效率与代码质量，团队任务按时交付率从XXX%提升至XXX%。
7.效果复盘：建立推荐效果常态化复盘机制，每周分析核心指标波动原因并产出报告；针对重要策略上线或异常情况，组织专项复盘会议，定位问题根因并推动解决方案落地；通过复盘发现特征数据延迟问题，推动数据团队优化管道，使特征 freshness 提升XXX%，线上效果波动减少XXX%。
工作业绩：
1.主导完成主要推荐场景的策略迭代，核心信息流点击率累计提升XXX%，人均使用时长增长XXX%，直接贡献平台年度广告与交易收入增长约XXX%。
2.构建并维护超过XXX维的高质量特征体系，支撑多个核心模型训练，模型离线评估指标AUC平均提升XXX。
3.完成推荐系统微服务架构升级，系统承载QPS从XXX提升至XXX，服务稳定性达到XXX%，有效支撑了用户规模从XXX万到XXX万的扩展。
4.通过算法选型与优化，将新用户冷启动阶段的留存率提升XXX%，内容探索分发效率提升XXX%。
5.通过AB实验平台的建设与科学实验方法的应用，将算法迭代的试错成本降低XXX%，策略决策效率提升XXX%。
6.带领算法团队高效协作，累计交付重要算法项目XXX个，团队产出代码质量提升，线上事故率降低XXX%。
7.建立的效果复盘机制成为团队固定流程，累计发现并推动解决影响效果的问题XXX个，保障了推荐效果的持续优化。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
公司为提升内容社区向电商交易转化的核心项目，原有基于协同过滤的推荐策略在商品推荐场景中转化率长期低于X%，用户‘刷到即买’的体验差。项目面临跨域（内容到商品）兴趣迁移难度大、实时行为信号利用不足、排序模型对交易目标建模不精准等技术瓶颈，需构建一套从内容浏览到商品下单的全链路个性化推荐系统。
项目职责：
1.目标定义与方案设计：负责联合产品与业务部门，明确项目以提升‘浏览-下单’转化率为核心目标；设计包含内容兴趣召回、跨域兴趣迁移、商品精排与重排的多阶段技术方案，并制定各阶段的技术指标与验收标准。
2.跨域兴趣迁移模型开发：主导开发用户跨域兴趣迁移模型，利用序列模型对用户历史内容消费行为进行编码，并设计注意力机制关联商品特征；负责该模型的训练样本构造、特征工程以及离线评估，确保模型能有效捕捉从内容兴趣到商品需求的映射关系。
3.实时排序模型优化：负责商品精排模型的升级，在原有CTR模型基础上引入CVR多任务学习与实时点击、加购信号；优化模型训练流程，实现模型天级别更新，并部署实时特征服务，使模型能够反映用户最新意图。
4.系统集成与性能保障：协调工程团队，将新开发的召回与排序模块集成到线上推荐引擎；负责上线前的压力测试与性能调优，确保新增模块的延迟与稳定性符合线上要求，并设计完备的降级与回滚方案。
项目业绩：
1.项目上线后，内容流中穿插的商品卡片点击率提升XXX%，商品详情页的下单转化率提升XXX%，项目核心目标达成。
2.新推荐系统成功处理日均XXX亿次的推荐请求，线上服务P99延迟控制在XXX毫秒以内，未引发重大线上故障。
3.跨域兴趣迁移模型在离线测试中，相关性指标提升XXX%，有效解决了商品推荐的冷启动和兴趣狭窄问题。
4.该项目支撑的推荐场景年度GMV贡献达到XXX万元，成为公司电商业务增长的重要引擎之一。
教育背景
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修数据挖掘、机器学习、高等数学等核心课程，参与基于协同过滤的图书推荐系统课程设计（使用Python+Spark），在项目中负责算法实现与效果评估部分，完成对XXX万条评分数据的处理与建模，熟练掌握Linux开发环境与SQL/Python进行数据分析，通过英语六级考试。
自我评价
培训经历
获得该认证后，将认证涉及的深度学习前沿模型知识应用于公司的多目标排序模型改造，通过引入MMoE多任务学习框架，在保障点击率稳定的同时，将订单转化率预估任务的GAUC提升了XXX个百分点，该模型成为主推模型，年度累计带来GMV增长约XXX万元。
资深推荐算法个性简历模板
236人使用适用人群: #推荐算法 #资深[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科技是专注于在线内容与电商服务的科技公司，团队规模约XXX人，核心产品为兴趣社区与内容电商平台，服务超过XXX万日活用户，与多家知名品牌方及MCN机构建立深度内容与供应链合作。
工作概述：
1.策略迭代：针对社区内容消费场景信息过载问题，分析用户行为数据确定优化点击率与停留时长的核心目标；主导首页双列流推荐策略的迭代，将多目标融合模型权重调整为动态机制，结合实时点击反馈数据调整排序公式；通过全链路埋点追踪策略影响，推动季度策略上线X次，使得信息流人均点击率提升XXX%，首页人均停留时长增加XXX秒。
2.特征工程：为提升推荐模型的个性化表达能力，构建用户长短期兴趣图谱与内容多模态特征体系；设计并开发了基于用户序列行为的动态兴趣提取管道，将内容标签体系从三级扩充至五级，引入实时交互特征；主导特征平台与模型训练平台的对接，确保特征生产与消费的稳定性，使模型离线AUC提升XXX，线上排序效率提升XXX%。
3.架构升级：应对流量增长导致的推荐服务响应延迟问题，牵头重构推荐系统的在线服务架构；将原有的单体服务拆分为召回、排序、重排等多个微服务，并引入缓存集群与异步处理机制；负责新架构的技术选型、核心模块开发与线上灰度发布，保障迁移过程平稳，最终使服务P99延迟从XXX毫秒降至XXX毫秒，系统可用性达到XXX%。
4.算法选型：为解决冷启动用户推荐效果差的问题，调研并引入了基于元学习的冷启动算法与基于知识图谱的探索策略；组织团队进行算法原型开发与离线评估，设计线上AB实验对比多种方案；主导新算法的工程化落地，包括模型部署与效果监控，成功将新用户次日留存率提升XXX个百分点，探索流量占比稳定在XXX%。
5.AB实验：为科学评估算法迭代与产品功能对核心指标的影响，搭建并完善了公司内部的AB实验平台；制定实验分析标准流程，培训产品与运营人员使用平台；负责关键实验的设计与数据分析，累计主导并分析超过XXX场AB实验，实验迭代周期缩短XXX%，有效支撑了产品决策。
6.团队协作：作为算法小组负责人，负责X人算法工程师团队的日常任务分配、技术指导与代码评审；与产品、数据、工程团队定期对齐目标，拆解季度OKR为可执行任务；建立团队技术分享与问题复盘机制，提升团队整体产出效率与代码质量，团队任务按时交付率从XXX%提升至XXX%。
7.效果复盘：建立推荐效果常态化复盘机制，每周分析核心指标波动原因并产出报告；针对重要策略上线或异常情况，组织专项复盘会议，定位问题根因并推动解决方案落地；通过复盘发现特征数据延迟问题，推动数据团队优化管道，使特征 freshness 提升XXX%，线上效果波动减少XXX%。
工作业绩：
1.主导完成主要推荐场景的策略迭代，核心信息流点击率累计提升XXX%，人均使用时长增长XXX%，直接贡献平台年度广告与交易收入增长约XXX%。
2.构建并维护超过XXX维的高质量特征体系，支撑多个核心模型训练，模型离线评估指标AUC平均提升XXX。
3.完成推荐系统微服务架构升级，系统承载QPS从XXX提升至XXX，服务稳定性达到XXX%，有效支撑了用户规模从XXX万到XXX万的扩展。
4.通过算法选型与优化，将新用户冷启动阶段的留存率提升XXX%，内容探索分发效率提升XXX%。
5.通过AB实验平台的建设与科学实验方法的应用，将算法迭代的试错成本降低XXX%，策略决策效率提升XXX%。
6.带领算法团队高效协作，累计交付重要算法项目XXX个，团队产出代码质量提升，线上事故率降低XXX%。
7.建立的效果复盘机制成为团队固定流程，累计发现并推动解决影响效果的问题XXX个，保障了推荐效果的持续优化。
[项目经历]
项目名称：内容电商场景个性化推荐系统
担任角色：项目负责人
公司为提升内容社区向电商交易转化的核心项目，原有基于协同过滤的推荐策略在商品推荐场景中转化率长期低于X%，用户‘刷到即买’的体验差。项目面临跨域（内容到商品）兴趣迁移难度大、实时行为信号利用不足、排序模型对交易目标建模不精准等技术瓶颈，需构建一套从内容浏览到商品下单的全链路个性化推荐系统。
项目业绩：
1.项目上线后，内容流中穿插的商品卡片点击率提升XXX%，商品详情页的下单转化率提升XXX%，项目核心目标达成。
2.新推荐系统成功处理日均XXX亿次的推荐请求，线上服务P99延迟控制在XXX毫秒以内，未引发重大线上故障。
3.跨域兴趣迁移模型在离线测试中，相关性指标提升XXX%，有效解决了商品推荐的冷启动和兴趣狭窄问题。
4.该项目支撑的推荐场景年度GMV贡献达到XXX万元，成为公司电商业务增长的重要引擎之一。
[教育背景]
福州大学
计算机科学与技术 | 本科
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修数据挖掘、机器学习、高等数学等核心课程，参与基于协同过滤的图书推荐系统课程设计（使用Python+Spark），在项目中负责算法实现与效果评估部分，完成对XXX万条评分数据的处理与建模，熟练掌握Linux开发环境与SQL/Python进行数据分析，通过英语六级考试。