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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
陆明哲的照片
求职意向
搜索算法工程师
深圳
薪资面谈
三个月内到岗
工作经历
2021.07 - 2024.06
小楷信息科技有限公司
高级搜索算法工程师

负责电商平台全链路搜索算法设计,涵盖召回策略迭代、多目标排序模型优化、用户意图理解及线上AB实验落地,边界覆盖特征工程到高并发服务部署,需平衡用户体验与GMV核心指标。

  • 主导召回层多模态融合策略升级,针对长尾查询召回不足问题,基于双塔模型(DSSM改进版)强化商品标题与用户查询的语义对齐,同步引入图神经网络(GNN)挖掘商品类目-属性-品牌的关联关系,构建‘语义+图关系’双路召回;通过离线对比实验调整两路权重,线上AB测试显示CTR提升8.2%,长尾查询GMV贡献占比从12%增至17%。
  • 重构排序模型特征体系,针对用户行为稀疏性问题,采用Transformer编码器处理用户7天实时行为序列(点击/加购/收藏),融合上下文特征(时段、设备、促销标签)与商品侧深度特征(价格带、库存状态),并通过知识蒸馏将教师模型(DeepFM)能力迁移至轻量学生模型;线上AUC从0.78提升至0.81,转化率提升3.1%,模型推理耗时降低25%。
  • 牵头模糊意图识别模块优化,基于BERT-base微调处理‘送男友礼物’‘学生党平价护肤品’等无明确品类指向的查询,结合自研商品知识图谱补全实体标签(如‘礼物’关联‘饰品/数码’),设计意图分类-实体补全-查询扩展三阶段流程;意图准确率从85%提升至92%,无效查询截断率下降12%,相关查询的点击深度提升1.5次。
  • 推动搜索系统性能升级,基于Flink实现用户行为特征实时入湖(Hudi),替代原有T+1离线计算;同步优化TensorFlow Serving部署架构,采用动态批处理与模型量化,将排序响应时间从120ms压缩至80ms,支撑大促期间峰值QPS 5万+的稳定运行,系统可用性保持99.99%。
2019.06 - 2021.06
小楷网络技术有限公司
搜索算法工程师

聚焦垂直电商搜索场景,负责召回策略优化、排序模型迭代及搜索效果评估,边界覆盖从特征挖掘到AB实验落地,需解决新商品冷启动与低活用户留存问题。

  • 设计新商品冷启动召回方案,针对上架30天内商品曝光不足问题,基于协同过滤(ItemCF)挖掘相似商品池,结合商品内容特征(文本/图像Embedding)构建‘行为+内容’混合召回;通过离线A/B测试确定相似商品相似度阈值,新商品首周曝光量提升40%,点击率从2.1%提升至3.8%,30天留存率提高15%。
  • 优化多目标排序模型,针对点击与转化目标冲突问题,采用ESMM+MMOE联合训练框架,引入帕累托最优筛选策略平衡短期收益与长期价值;线上CTR提升4.5%,CVR提升2.7%,高客单价商品转化贡献占比从28%增至35%。
  • 搭建搜索实验中台,集成AB测试平台与指标监控系统(Prometheus+Grafana),实现策略配置-流量分发-结果分析全流程自动化;将单组实验周期从7天缩短至4天,支持每周5组以上策略并行验证,团队迭代效率提升30%,关键指标波动预警覆盖率从60%提升至90%。
2017.07 - 2019.05
小楷数据服务有限公司
算法工程师(搜索方向)

负责垂直母婴电商搜索基础能力建设,聚焦召回模型开发与排序策略调优,边界覆盖查询理解到结果排序全流程,需解决低频次高价值用户的需求匹配问题。

  • 开发基于Word2Vec与TF-IDF的查询-商品匹配模型,针对‘婴儿湿疹膏’‘新生儿奶瓶消毒器’等长尾词匹配不准问题,通过语料清洗(去除停用词)与领域词向量微调提升语义表征能力;搜索结果相关性人工评分从0.65提升至0.78,低频查询点击率提升1.2个百分点。
  • 设计实时搜索建议功能,基于Elasticsearch实现查询纠错(编辑距离算法)与前缀联想(Trie树优化),结合用户历史搜索行为调整联想词权重;用户搜索放弃率从22%下降至18%,会话平均时长增加2分钟,带动关联商品曝光量提升15%。
  • 参与搜索日志深度分析,通过K-means聚类识别‘宝宝辅食机哪个牌子好’‘孕妇装夏季薄款’等高频低转化查询,联动运营补充商品库中‘有机材质’‘一键清洗’等卖点标签;相关查询的转化率从3.1%提升至4.9%,用户满意度调研评分提高0.4分(满分5分)。
项目经验
2022.03 - 2023.08
星途互动科技有限公司
算法工程负责人

泛娱乐社交App多模态用户兴趣建模与精准匹配算法优化项目

  • 项目背景:公司核心泛娱乐社交App「星聊」连续3个季度用户互动率下滑(从18%降至14%),经诊断现有推荐算法仅依赖行为序列(点击、发消息),未利用用户图文动态、语音聊天片段等多模态数据,导致兴趣刻画偏差大、匹配效率低。我的职责是主导全流程算法优化,目标将用户日均有效互动次数提升20%以上。
  • 解决的难题:①多模态异质性融合——图文(视觉+文本)、语音(音频)、行为的特征空间不一致,传统拼接易丢失信息;②实时性瓶颈——社交场景需分钟级更新兴趣,原离线链路延迟超5分钟,无法捕捉即时需求。针对前者,采用跨模态Transformer架构,用CLIP编码图文语义、Wav2Vec2.0提取语音表征,通过共享注意力层对齐模态;针对后者,用Flink搭建实时特征管道,结合Redis缓存在线特征,实现每10秒更新用户兴趣向量。
  • 核心行动:牵头整合1.2亿注册用户的全生命周期多模态数据,搭建实时+离线特征工程体系;主导模型设计,对比5种跨模态方案后选定「单模态编码器+共享Transformer」轻量化架构,兼顾效果与速度;推动TensorFlow Serving部署,对接App实时推荐接口,设计A/B测试验证效果。
  • 项目成果:上线后用户日均有效互动次数从14次提升至17.9次(+27.8%),消息匹配点击率从6.2%升至8.4%(+35.5%),模型推理延迟从320ms降至45ms(-85.9%);成为公司社交推荐基准模型,支撑「兴趣部落」「语音匹配」等新功能迭代,我因此晋升为算法工程负责人。
2020.10 - 2022.02
星途互动科技有限公司
算法工程师

长视频平台用户留存预测及个性化干预算法项目

  • 项目背景:公司长视频App「星影」7日留存率从28%降至24%,核心问题是无法精准识别高流失用户并有效干预。我的职责是构建留存预测模型,结合行为、内容偏好等特征输出干预策略,目标提升预测准确率30%以上,干预组留存高于对照组15%。
  • 解决的难题:①长周期依赖——用户流失由30天内累积行为导致,传统RNN难捕捉长距离关联;②干预有效性——过往「一刀切」推送无法区分流失原因,效果差。针对前者,采用LSTM+Attention模型,通过Attention加权近期行为;针对后者,引入因果推断Uplift Model,用倾向得分匹配区分干预与对照的留存差异。
  • 核心行动:整合用户30天观看历史、互动、搜索等数据,构建120维时序+40维静态特征;用SHAP值分析发现「连续3天观看时长降50%」「沉默超7天」是高流失信号;联动运营设计个性化策略——对「观看下降」用户推相似内容,对「沉默」用户推专属福利,通过API同步至运营后台。
  • 项目成果:留存预测准确率从62%升至88%(+41.9%),干预组留存较对照组高19.1%;年识别890万高流失用户,挽回120万留存,降低获客成本1800万元;获公司年度「业务赋能奖」,模型至今支撑运营策略迭代。
技能特长
沟通能力
执行能力
热情坦诚
文案能力
奖项荣誉
  • 深度学习应用工程师高级职业技能等级证书
  • 2023年度公司核心技术突破奖
  • 2024年算法优化项目攻坚奖
自我评价
  • 深耕搜索算法领域,锚定“用算法精准链接用户需求与信息价值”,擅长将业务目标拆解为可量化优化方向,平衡模型效果与系统落地约束。
  • 对用户意图理解有深度沉淀,能快速识别长尾需求与异常流量,通过多模态特征融合提升召回精准度。
  • 具备动态迭代思维,面对场景变化(如用户偏好迁移),能快速验证假设、调整路径,保持算法对业务的适配性。
  • 擅长用业务语言同步算法价值,推动跨团队对齐目标,确保优化落地为用户真实体验提升。
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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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