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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX科技是一家专注于本地生活服务与内容推荐的科技公司，团队规模约XXX人，核心产品为短视频内容聚合与搜索平台，通过个性化算法连接用户与商家，服务超过XXX万日活用户，与多家区域内容机构建立数据合作。
工作概述：
1.搜索优化：针对用户搜索满意度不高的问题，定期分析搜索结果bad case，定位问题为关键词匹配和排序；调整分词策略并优化排序模型中的文本相关性权重，通过A/B测试验证效果，将核心场景搜索点击率提升XXX%，搜索结果页到详情页的转化率提升XXX%。
2.算法迭代：负责核心排序模型的日常迭代与优化，基于用户点击、时长等反馈数据构造训练样本；尝试引入用户实时兴趣特征，并调整模型融合策略，使得推荐流内搜索入口的点击率稳定提升XXX%，人均搜索次数增长XXX%。
3.特征工程：为解决模型特征单一问题，挖掘用户历史搜索序列与内容标签的关联性；构建用户长期兴趣画像和实时session兴趣向量，并生产为线上可用特征，使排序模型AUC指标提升XXX，特征覆盖度增加XXX%。
4.性能优化：关注线上服务响应延迟，分析发现特征计算模块存在瓶颈；对高频查询结果进行缓存，并重构部分特征的计算逻辑，将搜索接口p95耗时降低XXX毫秒，服务资源占用减少XXX%。
5.用户分析：为理解搜索行为差异，基于搜索日志进行用户分群；分析不同群体（如新用户、活跃用户）的查询词分布与转化路径，产出分析报告，为策略调整提供依据，辅助将高价值用户群的搜索留存率提升XXX%。
6.系统维护：负责搜索相关数据Pipeline的日常监控与维护，确保特征和数据按时产出；建立关键指标日报，及时发现数据异常并协同排查，保障了搜索服务XXX天的稳定运行，重大故障次数降为0。
工作业绩：
1.完成搜索核心排序模型X次重大迭代与数十次小版本优化，直接推动核心场景点击率累计提升XXX%。
2.构建并上线X类用户兴趣特征与X类内容深度特征，有效丰富了模型输入，相关模型指标提升XXX。
3.通过代码与架构优化，将搜索服务响应速度提升XXX%，节省了约XXX%的算力成本。
4.建立搜索bad case定期分析与反馈机制，累计推动解决XXX类常见搜索不满意问题。
5.保障了日均处理XXX万次搜索请求的数据Pipeline与在线服务稳定性，SLA达到XXX%。
6.通过用户分析与策略调整，助力平台整体搜索渗透率提升XXX%。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
公司主APP的核心搜索体验优化项目，原有基于关键词匹配和简单统计的排序策略无法满足用户对内容多样性和时效性的需求，在服务XXX万日活用户时，搜索结果的首屏点击率长期低于X%，尤其是对口语化、长尾查询词的处理效果差，导致用户搜索后流失率较高，影响平台整体内容分发效率。
项目职责：
1.负责排序模型优化：主导从传统统计模型到机器学习模型的升级，采用GBDT排序模型框架，整合用户画像、视频内容、上下文等多源特征进行训练。
2.协调模型实验：设计完整的A/B测试流程，协调数据、前端、后端同事拉通实验链路，独立负责实验策略的配置、流量分割与效果数据分析。
3.推进特征优化：深入分析bad case，提出并实现了基于用户近期互动行为的实时兴趣特征，以及视频内容的深度分类特征，弥补了原有特征的不足。
4.负责效果评估：建立离线评估与线上评估相结合的体系，持续监控模型的核心指标（如CTR、CVR、时长），并定期产出迭代报告。
项目业绩：
1.成功上线新版排序模型，在XXX流量实验中，搜索结果的整体点击率提升XXX%，详情页平均观看时长提升XXX秒。
2.优化后模型对长尾查询词的覆盖度和满意度显著改善，相关query的搜索结果首屏点击率提升超过XXX%。
3.项目使搜索频次高的核心用户留存率提升了XXX个百分点，间接带动了平台用户活跃度。
4.项目沉淀的模型迭代流程与特征生产规范，成为后续算法优化的标准模板，提升了团队整体迭代效率。
教育背景
GPA X.XX/X.X（专业前XXX%），主修数据结构、算法设计与分析、机器学习等核心课程，参与校级新闻推荐系统课程设计项目，负责搭建基础的协同过滤召回模块，使用Python与Scikit-learn库完成模型训练与评估，具备扎实的编程基础和算法理论知识，熟悉Linux开发环境及SQL数据库操作。
自我评价
培训经历
系统学习了机器学习平台的应用与模型开发流程，将平台工具应用于实际的搜索模型训练任务中，提升了实验效率。借鉴认证中的特征工程与模型调优方法论，优化了工作流，使后续模型迭代周期的数据准备时间平均缩短了XXX%。
初级搜索算法极简简历模板
402人使用适用人群: #搜索算法 #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：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科技是一家专注于本地生活服务与内容推荐的科技公司，团队规模约XXX人，核心产品为短视频内容聚合与搜索平台，通过个性化算法连接用户与商家，服务超过XXX万日活用户，与多家区域内容机构建立数据合作。
工作概述：
1.搜索优化：针对用户搜索满意度不高的问题，定期分析搜索结果bad case，定位问题为关键词匹配和排序；调整分词策略并优化排序模型中的文本相关性权重，通过A/B测试验证效果，将核心场景搜索点击率提升XXX%，搜索结果页到详情页的转化率提升XXX%。
2.算法迭代：负责核心排序模型的日常迭代与优化，基于用户点击、时长等反馈数据构造训练样本；尝试引入用户实时兴趣特征，并调整模型融合策略，使得推荐流内搜索入口的点击率稳定提升XXX%，人均搜索次数增长XXX%。
3.特征工程：为解决模型特征单一问题，挖掘用户历史搜索序列与内容标签的关联性；构建用户长期兴趣画像和实时session兴趣向量，并生产为线上可用特征，使排序模型AUC指标提升XXX，特征覆盖度增加XXX%。
4.性能优化：关注线上服务响应延迟，分析发现特征计算模块存在瓶颈；对高频查询结果进行缓存，并重构部分特征的计算逻辑，将搜索接口p95耗时降低XXX毫秒，服务资源占用减少XXX%。
5.用户分析：为理解搜索行为差异，基于搜索日志进行用户分群；分析不同群体（如新用户、活跃用户）的查询词分布与转化路径，产出分析报告，为策略调整提供依据，辅助将高价值用户群的搜索留存率提升XXX%。
6.系统维护：负责搜索相关数据Pipeline的日常监控与维护，确保特征和数据按时产出；建立关键指标日报，及时发现数据异常并协同排查，保障了搜索服务XXX天的稳定运行，重大故障次数降为0。
工作业绩：
1.完成搜索核心排序模型X次重大迭代与数十次小版本优化，直接推动核心场景点击率累计提升XXX%。
2.构建并上线X类用户兴趣特征与X类内容深度特征，有效丰富了模型输入，相关模型指标提升XXX。
3.通过代码与架构优化，将搜索服务响应速度提升XXX%，节省了约XXX%的算力成本。
4.建立搜索bad case定期分析与反馈机制，累计推动解决XXX类常见搜索不满意问题。
5.保障了日均处理XXX万次搜索请求的数据Pipeline与在线服务稳定性，SLA达到XXX%。
6.通过用户分析与策略调整，助力平台整体搜索渗透率提升XXX%。
[项目经历]
项目名称：短视频平台搜索排序模型优化
担任角色：项目负责人
公司主APP的核心搜索体验优化项目，原有基于关键词匹配和简单统计的排序策略无法满足用户对内容多样性和时效性的需求，在服务XXX万日活用户时，搜索结果的首屏点击率长期低于X%，尤其是对口语化、长尾查询词的处理效果差，导致用户搜索后流失率较高，影响平台整体内容分发效率。
项目业绩：
1.成功上线新版排序模型，在XXX流量实验中，搜索结果的整体点击率提升XXX%，详情页平均观看时长提升XXX秒。
2.优化后模型对长尾查询词的覆盖度和满意度显著改善，相关query的搜索结果首屏点击率提升超过XXX%。
3.项目使搜索频次高的核心用户留存率提升了XXX个百分点，间接带动了平台用户活跃度。
4.项目沉淀的模型迭代流程与特征生产规范，成为后续算法优化的标准模板，提升了团队整体迭代效率。
[教育背景]
河北工业大学
软件工程 | 本科
GPA X.XX/X.X（专业前XXX%），主修数据结构、算法设计与分析、机器学习等核心课程，参与校级新闻推荐系统课程设计项目，负责搭建基础的协同过滤召回模块，使用Python与Scikit-learn库完成模型训练与评估，具备扎实的编程基础和算法理论知识，熟悉Linux开发环境及SQL数据库操作。