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搜索算法工程師社招簡(jiǎn)歷范文

作者：錘子簡(jiǎn)歷 2023/05/12 16:00:05

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求職意向

算法專家廣東廣州薪資面議隨時(shí)到崗

教育背景

2020.x -2020x 錘子簡(jiǎn)歷大學(xué) 軟件工程

主修課程：JAVA開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)、js、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、Android開(kāi)發(fā)、編譯原理、操作系統(tǒng)、概率論、離散數(shù)學(xué)等。

2020.x -2020x 錘子簡(jiǎn)歷大學(xué) 金融學(xué)(第二專業(yè))

主修課程：微觀金融學(xué)、宏觀金融學(xué)、國(guó)際金融學(xué)、貨幣銀行學(xué)、金融市場(chǎng)學(xué)、中央銀行學(xué)、商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)學(xué)、保險(xiǎn)學(xué)等

工作經(jīng)驗(yàn)

2020.x -2020x 阿里巴巴集團(tuán) 高級(jí)算法工程師

1.負(fù)責(zé)神馬搜索app_sc研發(fā)，提升九游app和sdk的下載新增，提升35%

2.負(fù)責(zé)app卡片意圖識(shí)別，基于Tensorflow-Bert的游戲意圖分類模型，在測(cè)試集上指標(biāo)96.5%

3.負(fù)責(zé)阿里互娛通用推薦平臺(tái)研發(fā)，基于游戲行業(yè)的通用推薦平臺(tái)，研發(fā)效率提升100%，在biubiu猜你喜歡場(chǎng)景點(diǎn)擊ctr提升28%

4.負(fù)責(zé)阿里互娛平臺(tái)業(yè)務(wù)線相關(guān)搜索推薦業(yè)務(wù)的研發(fā)，包含游戲搜索、相關(guān)推薦、猜你喜歡等場(chǎng)景，代表app：九游、交易貓及biubiu的游戲搜索。

5.負(fù)責(zé)阿里互娛搜索QP平臺(tái)從0-1的搭建研發(fā)，包含行業(yè)詞典構(gòu)建、行業(yè)知識(shí)圖譜、游戲意圖識(shí)別分類、搜索Query改寫及糾錯(cuò)等算法模型的推動(dòng)上線。

2020.x -2020x 錘子簡(jiǎn)歷信息技術(shù)有限公司搜索算法研究員-中央研究院

工作描述：

1.負(fù)責(zé)搜索ElasticSearch及Solr分布式高可用集群平臺(tái)的搭建及運(yùn)維

2.負(fù)責(zé)搜索引擎系統(tǒng)、算法引擎端的穩(wěn)定性及性能吞吐量的策略優(yōu)化

3.負(fù)責(zé)搜索query理解、召回算法、個(gè)性化排序算法的研發(fā)以及搜索策略的架構(gòu)設(shè)計(jì)和迭代優(yōu)化

4.負(fù)責(zé)搜索算法引擎端和serving服務(wù)端的研發(fā)及上線

5.負(fù)責(zé)個(gè)性化搜索及語(yǔ)義搜索的研究與實(shí)現(xiàn)

6.熟練掌握常用bagging及boosting算法，熟練掌握Learning to rank排序算法，了解FM、FFM、DFFM等數(shù)據(jù)稀疏場(chǎng)景算法

7.了解word2vec，Bert及NER等深度學(xué)習(xí)相關(guān)的文本挖掘算法，對(duì)于tensorflow的使用以及模型壓縮有一定的了解

2020.x -2020x 錘子簡(jiǎn)歷信息技術(shù)有限公司搜索算法工程師

工作描述：

1.負(fù)責(zé)Solr、ElasticSearch的分布式查詢、分布式部署以及分布式索引等源碼底層工作。

代表性工作：1）修改Solr搜索引擎的底層分布式查詢架構(gòu)源碼并用于線上，減少節(jié)點(diǎn)通信，大大提升了查詢效率，發(fā)表專利；

2）修改Solr底層索引重建機(jī)制，將庫(kù)到索引模式改成索引到索引模式，提升索引重建效率

2.負(fù)責(zé)公司線上基于Solr及ElasticSearch的搜索項(xiàng)目技術(shù)支持，包含搜索方案設(shè)計(jì)、搜索架構(gòu)設(shè)計(jì)及引擎搭建等工作。支持百億數(shù)據(jù)量的查詢性能優(yōu)化，數(shù)據(jù)抽取的異常處理，搜索排序以及相關(guān)度需求處理以及分詞算法的問(wèn)題研究。

3.負(fù)責(zé)搜索產(chǎn)品研發(fā) 參與公司智能檢索平臺(tái)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)，擔(dān)任全文檢索主程序員，并完成搜索召回及排序算法等機(jī)器學(xué)習(xí)模塊的開(kāi)發(fā)。

4.熟練掌握Solr、ElasticSearch及l(fā)ucene等全文檢索引擎底層架構(gòu)及原理，能夠?qū)ζ溥M(jìn)行二次開(kāi)發(fā)以及中間件制訂。

項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)

2020.x -2020x 阿里互娛搜索QP平臺(tái) 高級(jí)算法工程師

通過(guò)分析業(yè)務(wù)搜索痛點(diǎn)，結(jié)合算法技術(shù)能力，沉淀出一套搜索QP平臺(tái)，期間完成了阿里互娛搜索QP平臺(tái)的從0-1的研發(fā)及推動(dòng)上線，包含基于TPP平臺(tái)的工程部分實(shí)現(xiàn)，基于Query字典、Query分詞、Query糾錯(cuò)改寫、Query擴(kuò)展、行業(yè)知識(shí)圖譜及意圖識(shí)別等算法模塊的實(shí)現(xiàn)。

最終提升搜索準(zhǔn)確率(交易轉(zhuǎn)化提升5.13%)，提升擴(kuò)召回，相對(duì)降低無(wú)少結(jié)果率30%。

2020.x -2020x 神馬搜索app_sc項(xiàng)目高級(jí)算法工程師

期間完成了app_sc的迭代升級(jí)，實(shí)現(xiàn)基于odps離線和ha3在線模式的神馬搜索app卡片研發(fā)；

完成app泛搜榜單模型研發(fā)，提升榜單ctr點(diǎn)擊；

完成基于Tensorflow-Bert-NER的app卡片意圖識(shí)別模型，增加長(zhǎng)尾詞的命中觸發(fā)，提升精搜觸發(fā)率。

最終提升九游app和sdk的下載新增，總計(jì)提升35%。

2020.x -2020x 基于游戲行業(yè)通用推薦平臺(tái) 高級(jí)算法工程師

完成通用推薦平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)；完成通用推薦平臺(tái)特征工程、召回模塊、排序模塊等全鏈路研發(fā)；

完成熱門召回、協(xié)同過(guò)濾召回研發(fā)；完成基于LR的精排模型以及DNN精排模型研發(fā)；

研發(fā)效率提升100%，在biubiu猜你喜歡場(chǎng)景點(diǎn)擊ctr提升28%。

2020.x -2020x 基于BERT-NER及知識(shí)圖譜的語(yǔ)義搜索搜索算法研究員

負(fù)責(zé)基于付費(fèi)課程的語(yǔ)義搜索的方案、架構(gòu)設(shè)計(jì)及研究實(shí)現(xiàn)。

結(jié)合付費(fèi)課程以及講師的屬性特征，借助人民日?qǐng)?bào)1000w數(shù)據(jù)訓(xùn)練基于BERT+BILSTM+CRF的NER模型(命名實(shí)體識(shí)別)用于提取搜索詞query中的課程名以及姓名等主體，模型F1-score達(dá)到0.98；借助基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高性能依存句法分析器對(duì)query進(jìn)行語(yǔ)法及句法分析，將分析結(jié)果構(gòu)建語(yǔ)義圖網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)用戶query理解及查詢改寫，最終實(shí)現(xiàn)用戶意圖識(shí)別。依托語(yǔ)義圖網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行實(shí)體消岐以及謂語(yǔ)消岐解決同名實(shí)體帶來(lái)的查詢異常等問(wèn)題，最后構(gòu)造基于Neo4J的知識(shí)圖譜查詢，完整實(shí)現(xiàn)整套語(yǔ)義搜索，搜索準(zhǔn)確率達(dá)到95%。

從0-1的實(shí)現(xiàn)基于知識(shí)圖譜的語(yǔ)義搜索并用于線上，在垂直領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)一種新穎搜索模式，極大的提升搜索體驗(yàn)及用戶留存。

2020.x -2020x 基于BERT+LightGBM的課程搜索排序搜索算法工程師

基于用戶搜索及課程點(diǎn)擊大規(guī)模埋點(diǎn)數(shù)據(jù)的排序任務(wù)優(yōu)化，借助impala進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，構(gòu)建訓(xùn)練集并建立倒排索引。召回階段使用空間向量模型進(jìn)行召回和粗排，權(quán)重模塊使用BM25算法進(jìn)行文檔中詞的打分進(jìn)而構(gòu)建文檔向量，最終實(shí)驗(yàn)召回率：0.71，驗(yàn)證集MAP：0.29；

精排階段構(gòu)建(q,doc1,doc2)的pairwise的訓(xùn)練集，doc1、doc2為訓(xùn)練數(shù)據(jù)中搜索詞對(duì)應(yīng)的結(jié)果列表中doc_list的隨機(jī)組合作為訓(xùn)練樣本，加入到bert中進(jìn)行分類訓(xùn)練，得到排序結(jié)果列表1；提取空間向量模型的權(quán)重特征，文本特征以及召回階段的排序特征進(jìn)行特征融合構(gòu)建成特征集合，配合LightGBM的pairwise模式進(jìn)行訓(xùn)練，得到排序結(jié)果列表2；將列表1以及列表2進(jìn)行融合排序，最終測(cè)試集MAP達(dá)到0.4；

整體方案加入BERT以及LightGBM的pairwise模型對(duì)于空間向量模型召回的粗排結(jié)果進(jìn)行精排，提升了文檔之間的關(guān)系比較，最終提高了用戶的搜索付費(fèi)轉(zhuǎn)化。

2020.x -2020x 貴州省&廣東省公安廳大數(shù)據(jù)平臺(tái)項(xiàng)目搜索引擎開(kāi)發(fā)工程師

負(fù)責(zé)基于Solr的全文檢索大集群規(guī)劃與搭建，集群實(shí)例37個(gè)，分布式部署在10臺(tái)大型Linux機(jī)器，采用7臺(tái)zookeeper來(lái)統(tǒng)一協(xié)調(diào)配置，數(shù)據(jù)量超過(guò)百億級(jí)別，查詢效果達(dá)到毫秒級(jí)。

此外，基于用戶特殊查詢需求，由于索引集節(jié)點(diǎn)數(shù)過(guò)多，大量的節(jié)點(diǎn)間通信請(qǐng)求數(shù)致使Solr集群出現(xiàn)效率低下，因此為其開(kāi)發(fā)Solr跨核查詢功能，修改Solr搜索引擎的底層分布式查詢架構(gòu)源碼，重寫其底層分發(fā)策略，大大降低了節(jié)點(diǎn)間通信，保證查詢都在毫秒級(jí)。

自我評(píng)價(jià)

有5年互聯(lián)網(wǎng)搜索推薦召回模型及排序模型的算法研發(fā)經(jīng)驗(yàn)；有5年大數(shù)據(jù)量高可用高并發(fā)搜索引擎架構(gòu)設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)；有6年java開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)及4年python開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)；NLP領(lǐng)域有query理解、糾錯(cuò)、意圖識(shí)別及語(yǔ)義搜索項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)；熟悉常用的機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)深度學(xué)習(xí)算法，熟悉tensorflow計(jì)算框架。熟悉結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)于大數(shù)據(jù)體系有一定的了解；

具有很強(qiáng)的溝通能力，與團(tuán)隊(duì)相處融洽，與用戶溝通和諧；具有很強(qiáng)的理解能力，能夠快速響應(yīng)各方的需求以及理解用戶的心理；具有很強(qiáng)的執(zhí)行力，能夠?qū)ι霞?jí)安排的任務(wù)尋找最好的方法盡快完成；具有很強(qiáng)的探索能力，能夠快速探索最新技術(shù)，將技術(shù)反哺業(yè)務(wù)，為業(yè)務(wù)賦能；具有很強(qiáng)的責(zé)任心，能夠有始有終的完成一件事，把每一份工作當(dāng)做自己的事業(yè)來(lái)完成；

微信公眾號(hào)：藥老算法

知乎地址： https://www.zhihu.com/people/hu-qi-ming-31

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