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陆明哲的照片
陆明哲
昨天的经验是今天的基石,而今天的突破将成为明天的标准。
28岁
3年工作经验
13800138000
DB@zjengine.com
求职意向
推荐算法工程师
天津
薪资面谈
一个月内到岗
工作经历
2023.07 - 至今
小楷趣购科技
推荐算法工程师

负责兴趣电商平台用户侧全场景(首页Feed、详情页关联、购物车推荐)推荐系统迭代,平衡用户体验与商业变现目标,通过模型优化、冷启动解决及实时化改造提升点击转化与用户生命周期价值。

  • 主导首页Feed流推荐模型从DIN到DIEN+MMOE的升级,针对用户兴趣漂移问题,先用XGBoost分析180天用户行为序列特征重要性,筛选出「30天内浏览未点击」「跨品类收藏」等长周期特征,再用TensorFlow实现动态兴趣提取层;线上A/B测试显示,CTR提升8.2%、转化率提升5.1%,用户日均使用时长增加12分钟。
  • 解决新用户冷启动痛点,设计基于PyTorch Geometric的异构图协同过滤方案——整合用户设备ID、地理位置、首次浏览品类等稀疏特征,构建「用户-商品-品类」三节点图结构,用GraphSAGE生成新用户初始 embedding;方案上线后,新用户7日留存率从35%升至47.6%,首单转化率提升9.3%。
  • 推动推荐系统实时化改造,用Flink搭建实时特征Pipeline,处理用户每秒10万+的点击、加购行为,将「最近5分钟互动商品」等实时特征更新延迟从小时级压缩至3分钟内;结合LightGBM在线排序模型,首页实时CTR提升6.8%,用户因推荐延迟导致的跳出率下降18%。
  • 优化商业变现模块的推荐策略,针对广告与原生内容竞争问题,引入ESMM2模型解决样本选择偏差,同时在MMOE框架中加入「商家广告预算消耗进度」「历史ROI」约束;调整后广告位GMV贡献提升18.7%,广告CTR保持稳定(波动±0.2%),商家广告投放满意度调研得分提高15%。
2021.03 - 2023.06
小楷生活服务科技
推荐算法工程师

负责本地生活服务平台(外卖、到店餐饮)推荐系统开发,聚焦用户需求精准匹配与商家曝光公平性,提升订单转化与中小商家存活率。

  • 核心参与外卖首页推荐从协同过滤到Wide&Deep的迁移,融合用户历史订单(近6个月消费频次、客单价)、实时位置(3公里内热门商家)、设备属性(iOS用户偏好品质餐厅)特征;模型上线后,外卖订单转化率从4.1%升至4.8%,商家对「曝光合理性」的投诉率下降27%。
  • 优化低活用户(月订单≤2单)推荐效果,采用迁移学习将高活用户的「品类偏好」「配送时段习惯」特征迁移至低活用户,结合LightGBM做「夜间活跃→快餐」「工作日午餐→快餐+简餐」的交叉特征;低活用户月均订单量提升15.2%,30日流失率从58%降至49.1%。
  • 设计中小商家曝光保障机制,用反事实推理评估推荐结果对「月GMV≤5万」商家的影响,调整MMOE模型中「商家评分」「复购率」的权重(从0.3提升至0.5);调整后中小商家曝光占比从25%升至38%,商家复投率提升11.5%。
  • 搭建推荐效果离线评估体系,整合AUC、NDCG及业务指标(订单量、客单价),用MLflow管理120+组实验参数与结果;将模型迭代周期从两周缩短至7天,实验结论对齐业务目标的准确率提升35%。
2019.07 - 2021.02
小楷内容科技
初级算法工程师(推荐方向)

协助内容推荐系统基础建设,参与特征工程、模型实验及AB测试,为后续算法迭代提供数据与模型支撑。

  • 主导用户兴趣标签体系建设,从MySQL提取1000万+用户行为数据,用Spark进行特征清洗与聚合,基于TF-IDF与LDA模型生成「科技」「娱乐」「体育」等12个一级标签、68个二级标签;标签准确率达89%,支撑后续推荐模型的特征输入。
  • 辅助实现基于用户的协同过滤算法,用Surprise库处理500万+用户-内容交互数据,计算用户相似度时引入「共同浏览时长」加权(替代传统Jaccard相似度);模型离线Precision@10从0.28提升至0.32,作为初期内容推荐的baseline方案上线。
  • 参与AB测试设计与结果分析,用Python编写脚本统计「新模型vs旧模型」的CTR、收藏率差异,其中一批次协同过滤模型上线后,内容点击率提升4.5%、人均收藏量增加0.8,验证了特征工程的优化效果。
  • 优化特征存储方案,将Spark生成的用户特征从HDFS同步至Redis,响应时间从500ms缩短至50ms;支撑推荐模型实时查询特征的需求,减少了模型在线推理延迟。
项目经验
2022.03 - 2023.08
星途互动科技有限公司
算法工程师(内容分发方向)

内容社区长尾创作者内容精准分发算法优化项目

  • 项目背景:平台面临长尾创作者(粉丝量<1万)内容曝光占比仅11%、用户对非热门内容互动率(1.2%)远低于热门内容(5.8%)的问题,核心目标是提升长尾内容的有效分发效率,激活创作者生态活力。我的职责是主导从问题诊断到模型落地的全流程算法优化,对接产品、运营团队定义核心指标。
  • 关键难题与技术:1)长尾内容特征稀疏——仅依赖用户显式行为数据无法捕捉其与潜在受众的隐式关联;2)用户兴趣长尾匹配——用户未显式表达对冷门内容的偏好,传统协同过滤难以覆盖;3)多目标平衡——需同时提升长尾曝光、用户互动及创作者留存,避免“流量倾斜导致头部内容挤压”的负向循环。技术上选择异构图神经网络(HGNN)与对比学习结合的方案,解决稀疏性与匹配问题。
  • 核心行动与创新:1)构建“内容-用户-创作者”三元异构图,将内容标签、用户行为序列、创作者粉丝画像作为节点特征,边权定义为“互动强度+内容相似度”,通过GNN挖掘隐式关联;2)设计基于Meta-Learning的难样本挖掘策略,将长尾内容作为“元任务”输入,训练模型快速适配少样本场景;3)优化多目标排序损失函数,加入“创作者近30天发布频率”的正则项,避免长尾内容过度占用流量。
  • 量化成果与价值:项目上线6个月后,长尾内容曝光率从11%提升至56%,互动率升至2.8%(较基线提升133%);创作者次月留存率从41%提升至59%,带动平台DAU增长3.2%。个人贡献包括主导模型架构设计与全链路调优,输出《长尾内容分发算法实践》文档,成为团队内容算法的标准方案。
2020.07 - 2022.02
汇品电商有限公司
高级算法工程师(交易定价方向)

电商平台实时交易智能调价算法系统研发

  • 项目背景:大促期间商家因定价策略滞后,常出现“定价过高转化低”或“定价过低侵蚀利润”的问题——约35%的商家商品因定价不合理导致流失率超20%。我的角色是算法模块负责人,需打造实时动态调价系统,帮助商家平衡利润与转化,同时提升平台GMV。
  • 关键难题与技术:1)实时性要求——需在100ms内完成数据处理与调价决策,传统离线模型无法满足;2)多约束平衡——需兼顾商家库存、竞品价格、用户实时行为等10+维度约束;3)可解释性——商家需要理解调价逻辑,否则会拒绝使用系统。技术上选择“实时数据 pipeline+Flink+在线学习模型”的组合,解决延迟与适应性痛点。
  • 核心行动与创新:1)搭建基于Flink的实时数据处理链路,整合商家库存变更、用户实时浏览/加购行为、竞品实时折扣数据,将数据处理延迟从500ms压缩至80ms;2)设计融合多源特征的LightGBM模型,引入“用户实时加购转化率”“竞品价格差占比”等动态特征,预测用户购买概率;3)开发约束优化层,用线性规划确保调价后的利润率≥商家设置的阈值,同时最大化转化概率。
  • 量化成果与价值:系统上线后覆盖平台80%的中小商家,大促期间调价商品转化率提升22%,商家平均利润率稳定在18%-20%(波动<5%);带动平台GMV增长15%,30%的商家主动续用系统。个人贡献包括主导模型实时化改造与约束机制设计,推动系统与商家后台的对接,输出《实时调价算法白皮书》。
技能特长
沟通能力
执行能力
热情坦诚
文案能力
奖项荣誉
  • 推荐系统A/B测试效果优化奖
  • 公司级算法模型迭代项目一等奖
  • 2023年度技术攻坚优秀员工
自我评价
  • 深耕推荐算法,聚焦用户兴趣动态建模与多目标(点击/留存/转化)优化,习惯数据闭环驱动迭代,拒绝脱离业务的纯技术探索。
  • 擅长将业务目标转译为算法可量化方向,从留存、转化痛点反推模型调整,让技术服务业务结果。
  • 主导过实时推荐系统落地,平衡算法效率与线上效果,遇问题主动联动工程团队拆解瓶颈,非仅靠调参。
  • 能与产品、运营共情对齐,用“用户停留时长”等具象价值替技术术语,推动跨团队共识高效达成。
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  • 个人名称
  • 头像
  • 基本信息
  • 求职意向
  • 工作经历
  • 项目经验
  • 实习经验
  • 作品展示
  • 奖项荣誉
  • 校园经历
  • 教育背景
  • 兴趣爱好
  • 技能特长
  • 语言能力
  • 自我评价
  • 报考信息
  • 简历封面
  • 自荐信
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