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信息流推薦算法高級研究員簡歷模板案例：

一句話介紹自己：夢想每個人都有，但不是每個人都有勇氣去堅信，我有!

基本信息：

年齡：26歲、性別：、學歷：、電話：13800138000、郵箱：BD@100chui.com

求職意向：

信息流推薦算法高級研究員、廣東深圳、8K-10K、隨時到崗

教育背景：

2012.09-2016.06 | 錘子簡歷大學 | 軟件工程（本科）

工作經(jīng)驗：

2018.01-2019.11 | 錘子簡歷公司 | 信息流推薦算法高級研究員

• • 負責優(yōu)化和挖掘新的特征，提升線上推薦效果；
  • 負責優(yōu)化現(xiàn)有排序算法，提升線上點擊率和用戶體驗；
  • 負責探索深度學習，強化學習在個性化推薦中的應用；
  • 負責大數(shù)據(jù)量的用戶行為處理、清洗和挖掘，并持續(xù)迭代優(yōu)化推薦策略；
  • 從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有系統(tǒng)和算法的不足，提出改進的算法并推動實現(xiàn)；
  • 負責追蹤業(yè)內(nèi)前沿技術，結(jié)合業(yè)務特點，探索將前沿的算法技術應用于實際業(yè)務；

2016.06-2017.12 | 錘子簡歷公司 | 信息流推薦算法高級研究員

• • 負責信息流推薦中召回、排序、多樣性策略的開發(fā)和優(yōu)化；負責用戶畫像的精準化；
  • 通過算法持續(xù)性優(yōu)化云音樂信息流的生態(tài)結(jié)構(gòu)；
  • 深入理解業(yè)務，和產(chǎn)品人員一起挖掘潛在的改進點，持續(xù)提升信息流的用戶體驗；
  • 負責信息流廣告的算法優(yōu)化，包括廣告推薦算法、廣告排序、廣告機制設計、大規(guī)模機器學習平臺優(yōu)化；
  • 負責廣告文本處理，意圖識別，文本分類，圖文相關性等自然語言處理任務；

實習經(jīng)驗：

項目經(jīng)驗：

自我評價：

其他：

• 技能： 熟悉Linux 操作，熟練使用 shell 腳本處理問題；熟悉 Python, Scala, C/C++、Java 語言；熟悉 MapReduce, Hbase, Hive, Storm, Spark, ZooKeeper 等Hadoop 大數(shù)據(jù)處理和分布式開發(fā)；熟練使用 MapReduce 進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計，數(shù)據(jù)過濾，同類匯聚 和全局排序； 熟練使用 TFIDF 算法提取關鍵詞和運用LCS算法計算文本相似度；熟悉Mysql, Hbase, MongoDB, 會爬蟲爬取網(wǎng)站，app， 微信公眾號數(shù)據(jù)；熟悉推薦算法和相關技術，常用機器學習模型和 KNN, SVM, LR, Kmeans算法；熟悉Flume, Kafka, Spark sql, Spark streaming 等相關組件；

• 語言能力： CET-4，掌握基本的聽說讀寫能力；

項目經(jīng)歷：

2017.01-2017.03 | 算法產(chǎn)品（標簽庫、策略系統(tǒng)）優(yōu)化 |

• • 負責信息流推薦算法中標簽系統(tǒng)迭代優(yōu)化，并且對線上下發(fā)推薦端進行評測、分析產(chǎn)出評測分析結(jié)果，與優(yōu)化需求，并且對接技術同學進行優(yōu)化迭代，且進行日常運營維護；
  • 負責對標簽庫進行結(jié)構(gòu)化優(yōu)化，追蹤新增熱點進行標簽提取，協(xié)助產(chǎn)品專家對信息流進行策略生產(chǎn)、管控，參與 PRD 編寫對競品的算法、Ctr、PV、Uv 進行測評分析產(chǎn)出報告；
  • 負責對分類系統(tǒng)、標簽系統(tǒng)抓取準確度進行評測，產(chǎn)出報告及優(yōu)化需求，對國內(nèi)外敏感節(jié)日進行預警，及時調(diào)整機器抓取下發(fā)策略保證線上安全；

可使用此簡歷模板在線制作：

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