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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电子商务领域的科技公司，团队规模约XXX人。核心业务为构建平台内的智能搜索与推荐系统，服务于超过XXX万商家与消费者，致力于通过算法提升用户交易转化与平台生态效率。
工作概述：
1.查询理解优化：针对用户搜索意图分散的问题，分析海量搜索日志，定位高频query及其对应点击行为；引入更细粒度的词法分析与语义匹配模型，优化分词和同义词扩展策略，通过离线评测与线上小流量AB测试验证效果，核心query的点击率与转化率平均提升XXX%。
2.相关性排序：负责核心排序模型迭代，融合用户行为序列、商品文本信息及上下文特征；协同数据团队构建高质量训练样本，解决点击噪音带来的偏差问题；使用GBDT与深度学习模型进行多目标优化，在保障相关性的同时提升GMV指标XXX%。
3.召回策略扩展：为应对长尾query和冷启动商品召回不足的挑战，设计并实现了基于向量化表示的语义召回链路；将用户历史行为与商品信息映射到同一向量空间，通过近似最近邻搜索快速匹配候选集，使长尾query的召回商品丰富度提升XXX%。
4.系统性能调优：针对搜索服务响应延迟偶发性升高的问题，深入排查索引构建与查询链路；优化倒排索引压缩策略与分布式查询的路由逻辑，引入关键路径的缓存机制，将服务P99延迟从XXX毫秒稳定降低至XXX毫秒，保障大促期间服务高可用。
5.A/B实验分析：主导搜索算法策略的线上实验全流程，包括实验设计、指标埋点、数据回收与效果归因分析；建立完整的实验分析报告体系，区分统计显著与业务显著，推动XXX个实验策略成功上线，平均迭代周期缩短XXX%。
6.效果评估体系：搭建搜索效果多维评估看板，整合离线指标与线上业务指标；定期输出效果分析报告，定位bad case并协同产品运营制定优化方案，驱动季度核心满意度指标NPS提升XXX点。
工作业绩：
1.主导搜索核心排序模型迭代X次，累计带来平台整体GMV提升XXX%，核心场景转化率提升XXX%。
2.构建并落地语义召回策略，覆盖XXX%的长尾搜索流量，相关场景用户满意度评分提升XXX%。
3.完成搜索服务端系统性性能优化，支撑日均XXX亿次搜索请求，大促期间零故障。
4.建立标准化的A/B实验与分析流程，推动算法策略迭代效率提升XXX%。
5.通过效果评估与bad case挖掘，推动解决XXX类影响用户体验的关键问题。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
公司主站电商搜索核心系统升级项目。原有基于词频统计的排序模型难以理解复杂语义和用户个性化需求，导致搜索结果的点击率和购买转化率进入平台期。服务日均XXX万次搜索请求时，模型响应与特征计算存在性能瓶颈，影响用户体验。项目目标是构建新一代个性化、多目标融合的排序系统，以提升交易效率和用户满意度。
项目职责：
1.模型开发：负责新一代排序模型的设计与开发，采用深度神经网络结构融合用户实时行为序列与商品多模态特征，替代原有的线性模型。
2.特征工程：主导特征平台的共建，设计并上线XXX个新的实时与离线特征，包括用户跨品类偏好、商品品质分等，提升模型区分度。
3.工程实现：协调工程团队完成模型从离线训练到在线服务的全链路部署，优化特征拼接与模型推理的工程性能。
4.实验评估：设计完整的离线评测与线上分层分流实验方案，严密监控模型效果与系统稳定性。
项目业绩：
1.新模型全量上线后，搜索场景核心指标GMV提升XXX%，点击率提升XXX%。
2.项目成功解决了语义理解与个性化瓶颈，用户搜索后加购率提升XXX%，长尾query满足度显著改善。
3.通过工程优化，模型在线服务P99延迟控制在XXX毫秒以内，资源消耗仅增加XXX%，支撑了后续更多复杂模型的快速迭代。
教育背景
GPA X.XX/X.X (专业前XX%)，主修数据结构、算法设计与分析、机器学习等核心课程。参与课程设计《新闻推荐系统》，使用Python与Spark进行数据处理与基础排序模型开发，在团队中负责特征构建与模型训练部分，实现了基础的CTR预测流程。熟练使用Linux开发环境，掌握Java/Python编程。
自我评价
培训经历
系统学习了大规模机器学习、深度学习模型架构与优化等高级内容。将认证所学的多任务学习与模型蒸馏技术应用于实际搜索排序场景，在保证主目标GMV提升的前提下，通过模型轻量化使线上推理效率提升XXX%，并输出了相关的技术实践文档在部门内部分享。
中级搜索算法雅致简历模板
603人使用适用人群: #搜索算法 #中级[3-5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电子商务领域的科技公司，团队规模约XXX人。核心业务为构建平台内的智能搜索与推荐系统，服务于超过XXX万商家与消费者，致力于通过算法提升用户交易转化与平台生态效率。
工作概述：
1.查询理解优化：针对用户搜索意图分散的问题，分析海量搜索日志，定位高频query及其对应点击行为；引入更细粒度的词法分析与语义匹配模型，优化分词和同义词扩展策略，通过离线评测与线上小流量AB测试验证效果，核心query的点击率与转化率平均提升XXX%。
2.相关性排序：负责核心排序模型迭代，融合用户行为序列、商品文本信息及上下文特征；协同数据团队构建高质量训练样本，解决点击噪音带来的偏差问题；使用GBDT与深度学习模型进行多目标优化，在保障相关性的同时提升GMV指标XXX%。
3.召回策略扩展：为应对长尾query和冷启动商品召回不足的挑战，设计并实现了基于向量化表示的语义召回链路；将用户历史行为与商品信息映射到同一向量空间，通过近似最近邻搜索快速匹配候选集，使长尾query的召回商品丰富度提升XXX%。
4.系统性能调优：针对搜索服务响应延迟偶发性升高的问题，深入排查索引构建与查询链路；优化倒排索引压缩策略与分布式查询的路由逻辑，引入关键路径的缓存机制，将服务P99延迟从XXX毫秒稳定降低至XXX毫秒，保障大促期间服务高可用。
5.A/B实验分析：主导搜索算法策略的线上实验全流程，包括实验设计、指标埋点、数据回收与效果归因分析；建立完整的实验分析报告体系，区分统计显著与业务显著，推动XXX个实验策略成功上线，平均迭代周期缩短XXX%。
6.效果评估体系：搭建搜索效果多维评估看板，整合离线指标与线上业务指标；定期输出效果分析报告，定位bad case并协同产品运营制定优化方案，驱动季度核心满意度指标NPS提升XXX点。
工作业绩：
1.主导搜索核心排序模型迭代X次，累计带来平台整体GMV提升XXX%，核心场景转化率提升XXX%。
2.构建并落地语义召回策略，覆盖XXX%的长尾搜索流量，相关场景用户满意度评分提升XXX%。
3.完成搜索服务端系统性性能优化，支撑日均XXX亿次搜索请求，大促期间零故障。
4.建立标准化的A/B实验与分析流程，推动算法策略迭代效率提升XXX%。
5.通过效果评估与bad case挖掘，推动解决XXX类影响用户体验的关键问题。
[项目经历]
项目名称：电商平台搜索排序系统升级
担任角色：项目负责人
公司主站电商搜索核心系统升级项目。原有基于词频统计的排序模型难以理解复杂语义和用户个性化需求，导致搜索结果的点击率和购买转化率进入平台期。服务日均XXX万次搜索请求时，模型响应与特征计算存在性能瓶颈，影响用户体验。项目目标是构建新一代个性化、多目标融合的排序系统，以提升交易效率和用户满意度。
项目业绩：
1.新模型全量上线后，搜索场景核心指标GMV提升XXX%，点击率提升XXX%。
2.项目成功解决了语义理解与个性化瓶颈，用户搜索后加购率提升XXX%，长尾query满足度显著改善。
3.通过工程优化，模型在线服务P99延迟控制在XXX毫秒以内，资源消耗仅增加XXX%，支撑了后续更多复杂模型的快速迭代。
[教育背景]
江苏大学
软件工程 | 本科
GPA X.XX/X.X (专业前XX%)，主修数据结构、算法设计与分析、机器学习等核心课程。参与课程设计《新闻推荐系统》，使用Python与Spark进行数据处理与基础排序模型开发，在团队中负责特征构建与模型训练部分，实现了基础的CTR预测流程。熟练使用Linux开发环境，掌握Java/Python编程。