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陆明哲
在平凡的岗位上创造不平凡的价值,这是我的职业信仰。
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
一个月内到岗
工作经历
2025.07 - 至今
小楷优课
搜索算法负责人

统筹教育垂类搜索算法全链路优化,主导多模态搜索系统升级,带领5人团队解决长尾查询召回不足、意图理解偏差及跨场景迁移难题,支撑日均800万+教育类搜索请求的精准匹配与转化提升。

  • 主导设计「知识图谱增强的多阶段召回架构」,结合课程标题、知识点标签、教师资质等12类结构化数据构建教育领域知识图谱,通过GraphSAGE模型挖掘实体关联关系,将召回覆盖率从78%提升至91%;同步优化倒排索引与向量检索的融合策略,引入FAISS+ANNS混合检索引擎,使P99响应时长从280ms压缩至150ms。
  • 牵头解决「低频长尾查询意图偏移」问题,基于BERT微调构建教育垂类Query理解模型,创新性融合用户历史行为序列(LSTM时序特征)与课程元数据(TF-IDF语义特征),设计多任务学习框架同时预测查询类型(知识点/师资/题库)与细粒度意图(如「初中数学函数单调性教案」拆解为「学段-学科-知识点-资源类型」四维标签),将长尾查询点击率(CTR)从3.2%提升至6.8%。
  • 推动搜索与推荐系统的跨域协同,基于图神经网络(GNN)建模用户搜索行为与课程消费的关联关系,设计「搜索-转化」联合损失函数,在保证搜索准确性的前提下,将搜索场景导流至推荐页的转化率提升42%,月均新增转化用户超5万。
  • 搭建搜索算法A/B测试体系,覆盖召回策略、排序模型、UI展示等20+实验维度,制定基于业务目标的动态评估指标(如「有效探索率」= 新内容曝光点击数/总曝光数),推动团队实验迭代效率提升3倍,近半年落地12项核心优化策略均通过生产环境验证。
2024.07 - 2025.06
小楷学程
高级搜索算法工程师

负责K12教育课程搜索系统的深度优化,聚焦排序模型精度提升与用户个性化需求满足,主导从传统机器学习向深度学习模型的迭代,支撑平台搜索场景GMV年增长25%。

  • 核心优化搜索排序模型,基于DeepFM升级为DIEN(深度兴趣进化网络),融合用户短期点击序列(GRU捕捉兴趣漂移)与长期画像(年龄/年级/历史成绩),引入课程难度系数作为辅助特征,将排序AUC从0.82提升至0.87,对应GMV贡献占比从搜索渠道的35%提升至42%。
  • 解决「新课程冷启动」难题,设计基于元学习的课程嵌入初始化策略,利用已有的高热课程特征预训练Embedding生成器,新上架课程首周曝光点击率从1.8%提升至3.5%;同步优化冷启动阶段的流量分配机制,结合课程质量分(完播率/收藏率)与用户兴趣匹配度,使新课程7日留存率提高28%。
  • 重构搜索日志分析体系,基于Spark构建实时特征工程平台,开发「查询-课程」相关性评估工具(结合人工标注与预训练模型预测),将特征迭代周期从周级缩短至天级;主导挖掘「家长-学生双角色搜索差异」,针对家长群体强化「提分效果」「师资资质」等特征权重,使其搜索满意度评分(NPS)提升19%。
  • 推动搜索与内容运营的协同优化,通过LDA主题模型识别用户高频搜索词簇(如「中考冲刺」「编程启蒙」),输出运营建议清单,指导课程标题/简介优化,使相关词簇的搜索结果相关性评分(MAP@10)从0.68提升至0.79,运营干预课程的搜索流量平均增长55%。
2022.07 - 2024.06
小楷知教
搜索算法工程师(初级-中级)

参与职业资格考试培训课程搜索系统的基础建设,负责召回策略优化与Query理解模块开发,解决早期搜索结果杂乱、无效查询占比高的问题,支撑平台搜索流量从日均50万增长至200万。

  • 主导搭建「多源异构数据融合的召回系统」,整合课程标题、讲师介绍、学员评价等非结构化文本(通过jieba分词+TF-IDF加权)与课程分类、价格、课时等结构化数据(通过BM25加权),设计动态权重调节策略(根据查询词类型自动调整文本/结构化特征权重),使召回结果的准确率(Precision@10)从0.51提升至0.67。
  • 开发「Query纠错与扩展」功能,基于编辑距离算法识别拼写错误(如「一建」误输为「一建」),结合教育垂类词典(含20万+专业术语)实现自动纠错;引入Word2Vec训练课程关键词向量,对短查询(≤3词)进行同义词扩展(如「消防工程师」扩展至「注册消防工程师」),使无效查询占比从18%降至7%。
  • 优化排序模型的特征工程,从用户行为日志中提取「搜索深度」(点击课程数/总曝光数)、「停留时长」等20+行为特征,结合课程的「通过率」「学员评分」等业务指标,使用XGBoost构建排序模型,将搜索结果的前3位点击占比从45%提升至58%。
  • 搭建搜索效果评估体系,定义「搜索有效性」核心指标(如「首条结果相关性」「翻页率」),设计离线评估流程(基于历史日志的人工标注验证集)与在线监控看板(实时跟踪AUC、NDCG等指标),推动团队迭代效率提升40%,关键指标波动预警响应时间从4小时缩短至30分钟。
技能特长
沟通能力
执行能力
热情坦诚
文案能力
兴趣爱好
摄影
看书
阅读
跑步
自我评价
  • 深耕搜索算法多年,擅长将用户模糊查询转化为精准召回策略——既精通BERT等语义技术,也从用户行为反推需求痛点,做技术与用户的“翻译官”。
  • 对搜索排序迭代有系统思维,能快速定位离线与在线效果gap,曾用模型蒸馏降耗时且保准确率——享受拆解复杂问题落地。
  • 主动对齐产品与业务,比如电商场景梳理类目与决策路径,让算法贴合转化逻辑,避免技术与业务脱节。
  • 不满足“可用”,会挖长尾需求,比如低频查询意图识别用迁移学习提覆盖——相信算法价值藏在用户未说的细节里。
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