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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX科技是一家专注于智能搜索与推荐解决方案的人工智能公司，团队规模约XXX人，核心业务是为电商、内容平台提供搜索算法服务，产品已服务超过XXX家企业客户，与多家行业头部平台建立了算法技术合作。
工作概述：
1.数据预处理：负责搜索业务日志的清洗与整理，根据query和doc的相关性标注规则，筛选有效训练样本；使用Python脚本处理日均XXXGB的原始日志，去除噪声和无效数据，构建高质量训练集，将数据可用比例提升XXX%。
2.特征工程：参与用户搜索行为特征和商品文本特征的提取，基于业务场景设计点击率、停留时长等统计特征；利用Spark处理大规模特征，并与Embedding特征结合，通过特征重要性分析优化特征组合，使得模型离线AUC提升XXX。
3.模型训练：协助资深工程师进行排序模型迭代，负责LightGBM、DNN等模型的训练与基础调参；使用公司内部的训练平台，完成数据加载、模型训练及初步验证任务，跟踪训练过程中的Loss和指标变化，将单次模型实验周期平均缩短XXX小时。
4.效果评估：参与上线模型的离线与在线评估，负责核心指标如CTR、CVR的统计与报表生成；分析bad case，定位模型在长尾query或冷门商品上的表现问题，产出分析报告，为后续优化提供XXX条有效建议。
工作业绩：
1.独立完成超过XXX次数据预处理任务，支持了X个核心排序模型的训练数据供应。
2.参与提取并优化了XXX个搜索排序特征，辅助模型迭代取得离线指标提升。
3.协助完成XX次模型训练与实验，保障了季度内算法迭代计划的顺利推进。
4.产出XX份效果评估报告，提出的部分建议被采纳并应用于后续算法优化。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
公司为某头部电商平台提供的搜索算法优化项目，原有排序模型无法精准匹配用户多样化意图，在垂类商品和新品搜索场景下点击率较低，服务日均XXX万次搜索请求时，长尾query的搜索结果满意度评分长期低于X分，模型迭代周期长，特征更新效率低，制约了业务增长。
项目职责：
1.数据处理：负责清洗与标注项目所需的搜索点击日志，根据新的标注规则构建多维度训练样本集。
2.特征支持：协助提取商品侧统计特征（如近7日销量、好评率）和用户侧序列特征，并进行基础的特征组合实验。
3.实验辅助：配置模型训练任务，监控训练过程，记录不同参数组合下的模型性能指标。
4.效果分析：参与AB测试数据收集，对比新旧模型在核心业务指标上的差异，并协助完成分析报告。
项目业绩：
1.支持了新排序模型上线，在负责的垂类目下，搜索结果的点击率相对提升XXX%，转化率提升XXX。
2.通过优化数据处理流程，项目迭代中特征上线的平均耗时缩短了XXX小时。
3.项目成果助力客户平台季度GMV增长XXX%，并成功续约。
教育背景
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修机器学习、数据结构与算法等核心课程，参与搜索引擎原理课程设计，在团队中负责排序算法模块的实现与测试，使用Python和C++完成基础检索与排序模型仿真，熟悉Linux开发环境和Git版本管理工具。
自我评价
培训经历
系统学习了机器学习核心算法及PaddlePaddle框架应用，将认证中所学的模型调优知识应用于公司排序模型实验，通过调整学习率和树模型深度参数，在辅助实验中取得了指标的小幅优化。
应届生搜索算法舒适简历模板
372人使用适用人群: #搜索算法 #应届生[<1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：搜索算法
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 | 搜索算法
2024-09 - 2025-12
XXX科技是一家专注于智能搜索与推荐解决方案的人工智能公司，团队规模约XXX人，核心业务是为电商、内容平台提供搜索算法服务，产品已服务超过XXX家企业客户，与多家行业头部平台建立了算法技术合作。
工作概述：
1.数据预处理：负责搜索业务日志的清洗与整理，根据query和doc的相关性标注规则，筛选有效训练样本；使用Python脚本处理日均XXXGB的原始日志，去除噪声和无效数据，构建高质量训练集，将数据可用比例提升XXX%。
2.特征工程：参与用户搜索行为特征和商品文本特征的提取，基于业务场景设计点击率、停留时长等统计特征；利用Spark处理大规模特征，并与Embedding特征结合，通过特征重要性分析优化特征组合，使得模型离线AUC提升XXX。
3.模型训练：协助资深工程师进行排序模型迭代，负责LightGBM、DNN等模型的训练与基础调参；使用公司内部的训练平台，完成数据加载、模型训练及初步验证任务，跟踪训练过程中的Loss和指标变化，将单次模型实验周期平均缩短XXX小时。
4.效果评估：参与上线模型的离线与在线评估，负责核心指标如CTR、CVR的统计与报表生成；分析bad case，定位模型在长尾query或冷门商品上的表现问题，产出分析报告，为后续优化提供XXX条有效建议。
工作业绩：
1.独立完成超过XXX次数据预处理任务，支持了X个核心排序模型的训练数据供应。
2.参与提取并优化了XXX个搜索排序特征，辅助模型迭代取得离线指标提升。
3.协助完成XX次模型训练与实验，保障了季度内算法迭代计划的顺利推进。
4.产出XX份效果评估报告，提出的部分建议被采纳并应用于后续算法优化。
[项目经历]
项目名称：电商平台搜索排序优化
担任角色：项目负责人
公司为某头部电商平台提供的搜索算法优化项目，原有排序模型无法精准匹配用户多样化意图，在垂类商品和新品搜索场景下点击率较低，服务日均XXX万次搜索请求时，长尾query的搜索结果满意度评分长期低于X分，模型迭代周期长，特征更新效率低，制约了业务增长。
项目业绩：
1.支持了新排序模型上线，在负责的垂类目下，搜索结果的点击率相对提升XXX%，转化率提升XXX。
2.通过优化数据处理流程，项目迭代中特征上线的平均耗时缩短了XXX小时。
3.项目成果助力客户平台季度GMV增长XXX%，并成功续约。
[教育背景]
杭州电子科技大学
计算机科学与技术 | 本科
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修机器学习、数据结构与算法等核心课程，参与搜索引擎原理课程设计，在团队中负责排序算法模块的实现与测试，使用Python和C++完成基础检索与排序模型仿真，熟悉Linux开发环境和Git版本管理工具。