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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX科技是专注智能营销领域的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务是为电商及本地生活客户提供AI驱动的广告投放解决方案，产品服务于超过XXX家品牌商家，与多家知名电商平台建立API数据合作。
工作概述：
1.模型开发：为提升广告点击率预测准确性，负责点击率预估模型从0到1的构建；使用公司积累的用户行为日志进行数据清洗和特征提取，重点应用树模型和深度模型进行训练；设计离线评估方案对比不同模型效果，将离线AUC指标作为主要选型依据；推动最优模型进入上线流程，新模型上线后线上点击率预估准确率提升XXX%，直接带动广告收入增长。
2.特征工程：为解决模型特征时效性不足的问题，分析线上反馈数据定位特征衰减环节；主导构建实时特征计算流水线，利用Flink处理用户实时点击、加购等行为；设计特征监控报表，跟踪特征覆盖率和稳定性；该套特征体系使模型对用户即时兴趣的捕捉能力增强，模型线上效果稳定性提升XXX个百分点。
3.模型部署：为将训练好的模型高效服务化，负责将Python训练的模型转换为ONNX格式并通过TensorFlow Serving部署；编写模型服务接口，封装预处理和后处理逻辑，确保线上调用延迟符合要求；搭建模型版本管理机制，支持快速回滚；通过优化服务资源配置和请求批量处理，将模型服务响应延迟从XXX毫秒降低至XXX毫秒，服务可用性达到XXX%。
4.线上监控：为保障模型服务稳定和效果可控，搭建模型线上监控体系；监控模型预测值分布、特征输入分布以及业务指标（如CTR）的联动变化；设置报警规则，对指标异常波动进行预警；定期输出模型健康度报告，辅助判断模型迭代时机；通过监控提前发现并处理了X次特征数据异常问题，避免线上事故。
5.AB实验：为科学评估模型迭代效果，主导设计并实施模型AB实验流程；与产品、数据团队协作确定实验指标和流量分割方案；开发实验数据回收和分析脚本，确保结论可靠；推动实验流程标准化，将单个实验的平均分析周期缩短XXX%；通过严谨的AB实验，累计完成了超过XXX次模型或策略迭代的效果验证。
6.技术文档：为提升团队协作效率和知识沉淀，负责编写核心模型的设计文档、接口文档和运维手册；维护团队内部的模型代码规范和特征字典；组织进行代码评审和技术分享，将模型开发中的常见问题及解决方案文档化；主导整理的《模型上线checklist》被团队采纳为标准流程，使新模型上线准备时间减少XXX%。
工作业绩：
1.主导开发并优化X个核心预测模型，模型线上AUC平均提升XXX，直接贡献季度广告收入增长XXX万元。
2.构建并维护包含XXX+维度的实时特征体系，特征计算 pipeline 日均处理数据量达XXX TB。
3.负责X个核心模型的端到端部署与运维，服务QPS峰值达到XXX，全年服务可用性为XXX%。
4.设计并执行超过XXX次AB实验，成功推动XX项模型优化策略上线。
5.通过建立完善的监控报警体系，累计提前预警并解决X起潜在线上故障。
6.输出的技术文档与规范，使团队新人上手核心任务的平均周期缩短XXX%。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
公司核心的广告投放平台优化项目，原有基于规则的推荐策略无法满足客户对转化效率提升的需求，召回环节候选集单一且精度不足，排序模型为静态模型无法适应流量分布变化，服务XXX家广告主时，高峰时段推荐响应延迟高达X秒，客户流失率呈现上升趋势。
项目职责：
1.负责多路召回策略优化：分析用户画像与广告库，新增基于实时兴趣的向量召回通道；利用Milvus构建向量索引，将用户实时行为序列通过Embedding模型转化为向量进行相似检索；实现召回通道的结果融合与去重，使召回候选集的多样性和相关性得到平衡，候选集整体点击率预估分提升XXX%。
2.主导排序模型迭代升级：将原有LR排序模型升级为深度点击率预估模型；设计包含用户历史、广告属性、上下文信息的宽深融合网络结构；协调数据团队标注高质量训练样本，解决正负样本不均衡问题；新模型上线后，在保持一致性的前提下，线上点击率提升XXX%。
3.推进模型服务性能优化：针对排序服务延迟高的问题，分析性能瓶颈在于特征获取环节；重构特征访问逻辑，将部分低频特征从实时查询改为缓存读取，并优化缓存更新策略；对模型推理过程进行轻量化处理，在保证效果无损的情况下将服务响应时间降低XXX%。
4.协助构建在线学习框架：为让模型快速适应数据分布变化，参与在线学习框架的可行性调研与方案设计；负责实现模型增量更新模块，支持定时从实时数据流中抽取样本进行模型微调；该框架使模型在重大促销活动期间的预测稳定性提升XXX个百分点。
项目业绩：
1.推荐系统整体点击率提升XXX%，客户广告投放ROI平均提升XXX%。
2.排序服务响应时间从X秒降至Y秒，支持高峰期XXX QPS的稳定请求。
3.通过多路召回与模型升级，季度内客户流失率降低XXX%，续约金额增长XXX万元。
4.项目成果获得公司年度创新项目奖，相关技术方案在另外X个产品线中得到推广。
教育背景
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修机器学习、数据挖掘、统计学等核心课程，熟练掌握Python编程及Scikit-learn、Pandas等数据分析工具。课程设计完成电商用户分类项目，负责从数据清洗、特征构造到模型训练（逻辑回归、随机森林）的全流程，最终模型在测试集上准确率达到XX%。熟悉Linux开发环境及Git代码管理。
自我评价
培训经历
获得该认证后，将AWS SageMaker应用于公司用户画像项目，通过自动化模型训练管道和托管服务，将模型开发到部署的周期缩短了XXX%。设计的弹性推理端点方案，在保证精度的同时，使推理成本下降了XXX%，相关实践在公司技术博客分享。
中级机器学习设计简历模板
660人使用适用人群: #机器学习 #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：机器学习
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 | 机器学习
2024-09 - 2025-12
XXX科技是专注智能营销领域的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务是为电商及本地生活客户提供AI驱动的广告投放解决方案，产品服务于超过XXX家品牌商家，与多家知名电商平台建立API数据合作。
工作概述：
1.模型开发：为提升广告点击率预测准确性，负责点击率预估模型从0到1的构建；使用公司积累的用户行为日志进行数据清洗和特征提取，重点应用树模型和深度模型进行训练；设计离线评估方案对比不同模型效果，将离线AUC指标作为主要选型依据；推动最优模型进入上线流程，新模型上线后线上点击率预估准确率提升XXX%，直接带动广告收入增长。
2.特征工程：为解决模型特征时效性不足的问题，分析线上反馈数据定位特征衰减环节；主导构建实时特征计算流水线，利用Flink处理用户实时点击、加购等行为；设计特征监控报表，跟踪特征覆盖率和稳定性；该套特征体系使模型对用户即时兴趣的捕捉能力增强，模型线上效果稳定性提升XXX个百分点。
3.模型部署：为将训练好的模型高效服务化，负责将Python训练的模型转换为ONNX格式并通过TensorFlow Serving部署；编写模型服务接口，封装预处理和后处理逻辑，确保线上调用延迟符合要求；搭建模型版本管理机制，支持快速回滚；通过优化服务资源配置和请求批量处理，将模型服务响应延迟从XXX毫秒降低至XXX毫秒，服务可用性达到XXX%。
4.线上监控：为保障模型服务稳定和效果可控，搭建模型线上监控体系；监控模型预测值分布、特征输入分布以及业务指标（如CTR）的联动变化；设置报警规则，对指标异常波动进行预警；定期输出模型健康度报告，辅助判断模型迭代时机；通过监控提前发现并处理了X次特征数据异常问题，避免线上事故。
5.AB实验：为科学评估模型迭代效果，主导设计并实施模型AB实验流程；与产品、数据团队协作确定实验指标和流量分割方案；开发实验数据回收和分析脚本，确保结论可靠；推动实验流程标准化，将单个实验的平均分析周期缩短XXX%；通过严谨的AB实验，累计完成了超过XXX次模型或策略迭代的效果验证。
6.技术文档：为提升团队协作效率和知识沉淀，负责编写核心模型的设计文档、接口文档和运维手册；维护团队内部的模型代码规范和特征字典；组织进行代码评审和技术分享，将模型开发中的常见问题及解决方案文档化；主导整理的《模型上线checklist》被团队采纳为标准流程，使新模型上线准备时间减少XXX%。
工作业绩：
1.主导开发并优化X个核心预测模型，模型线上AUC平均提升XXX，直接贡献季度广告收入增长XXX万元。
2.构建并维护包含XXX+维度的实时特征体系，特征计算 pipeline 日均处理数据量达XXX TB。
3.负责X个核心模型的端到端部署与运维，服务QPS峰值达到XXX，全年服务可用性为XXX%。
4.设计并执行超过XXX次AB实验，成功推动XX项模型优化策略上线。
5.通过建立完善的监控报警体系，累计提前预警并解决X起潜在线上故障。
6.输出的技术文档与规范，使团队新人上手核心任务的平均周期缩短XXX%。
[项目经历]
项目名称：智能广告推荐系统
担任角色：项目负责人
公司核心的广告投放平台优化项目，原有基于规则的推荐策略无法满足客户对转化效率提升的需求，召回环节候选集单一且精度不足，排序模型为静态模型无法适应流量分布变化，服务XXX家广告主时，高峰时段推荐响应延迟高达X秒，客户流失率呈现上升趋势。
项目业绩：
1.推荐系统整体点击率提升XXX%，客户广告投放ROI平均提升XXX%。
2.排序服务响应时间从X秒降至Y秒，支持高峰期XXX QPS的稳定请求。
3.通过多路召回与模型升级，季度内客户流失率降低XXX%，续约金额增长XXX万元。
4.项目成果获得公司年度创新项目奖，相关技术方案在另外X个产品线中得到推广。
[教育背景]
郑州大学
数据科学与大数据技术 | 本科
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修机器学习、数据挖掘、统计学等核心课程，熟练掌握Python编程及Scikit-learn、Pandas等数据分析工具。课程设计完成电商用户分类项目，负责从数据清洗、特征构造到模型训练（逻辑回归、随机森林）的全流程，最终模型在测试集上准确率达到XX%。熟悉Linux开发环境及Git代码管理。