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在人工智能的浪潮中，AI算法工程師已成為眾多企業(yè)競(jìng)相爭(zhēng)奪的頂尖人才。要想在這個(gè)激烈競(jìng)爭(zhēng)的領(lǐng)域中脫穎而出，一份精彩的個(gè)人簡(jiǎn)歷至關(guān)重要。下面是一篇AI算法工程師簡(jiǎn)歷案例，高效制作精美簡(jiǎn)歷。

AI算法工程師個(gè)人簡(jiǎn)歷參考（精選篇）：

求職意向 

求職類型：全職   

意向崗位：AI算法工程師   

意向城市：廣東廣州   

薪資要求：面議   

求職狀態(tài)：隨時(shí)到崗   

教育背景 

時(shí)間：201X.9-201X.6   

學(xué)校名稱：錘子簡(jiǎn)歷 大學(xué)   

專業(yè)名稱：軟件工程  （碩士） 

學(xué)校描述：連續(xù)獲得院級(jí)二等獎(jiǎng)學(xué)金，并在畢業(yè)答辯中獲得第一名成績(jī)。

時(shí)間：201X.9-201X.6   

學(xué)校名稱：錘子簡(jiǎn)歷 科技大學(xué)

專業(yè)名稱：網(wǎng)絡(luò)工程   （本科）

學(xué)校描述：成績(jī)優(yōu)異，積極參加校園文體活動(dòng)，獲得校足球聯(lián)賽第一名成績(jī)

工作經(jīng)驗(yàn) 

時(shí)間：201X.3-至今   

公司名稱：錘子簡(jiǎn)歷 云服務(wù)有限公司

工作角色：資深研發(fā)工程師   

工作職責(zé)：轉(zhuǎn)化反作弊o(hù)wner。負(fù)責(zé)轉(zhuǎn)化反作弊安全能力體系建設(shè)，基于業(yè)務(wù)場(chǎng)景構(gòu)建實(shí)時(shí)過(guò)濾.異常檢測(cè).廣告主數(shù)據(jù)挖掘等安全能力。

項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn) 

職位名稱：轉(zhuǎn)化反作弊Owner

項(xiàng)目角色：專項(xiàng)Owner

項(xiàng)目成果：

下單反作弊檢測(cè)能力提升25%

下單有效率從落后大盤18pp提升至領(lǐng)先大盤3pp，達(dá)到95%以上

下單日耗增長(zhǎng)45w/d，份額占比提升7pp

項(xiàng)目描述：

2、21年上半年，公司面臨嚴(yán)重的假單問(wèn)題，訂單有效率驟降至55%，導(dǎo)致多家廣告主暫停投放，預(yù)算大幅減少。為扭轉(zhuǎn)這一局面，我作為專項(xiàng)Owner迅速介入，對(duì)假單問(wèn)題進(jìn)行了全面分析。

問(wèn)題分析：

假單形成的主要原因在于作弊動(dòng)機(jī)和手法的多樣性，包括機(jī)器作弊.個(gè)體作弊和群體作弊。這些問(wèn)題嚴(yán)重影響了廣告主的投放信心和預(yù)算收益。

解決方案：

數(shù)據(jù)畫像構(gòu)建：通過(guò)多場(chǎng)景流量收集設(shè)備.IP.用戶等多維度數(shù)據(jù)，構(gòu)建全面的數(shù)據(jù)畫像，以增強(qiáng)數(shù)據(jù)特征層。

實(shí)時(shí)特征統(tǒng)計(jì)能力優(yōu)化：結(jié)合數(shù)據(jù)特征層，提升反作弊系統(tǒng)的實(shí)時(shí)特征統(tǒng)計(jì)能力，強(qiáng)化下單反作弊決策層的識(shí)別能力。具體包括但不限于異常手機(jī)號(hào)碼（如靚號(hào)卡.物聯(lián)網(wǎng)卡等）.異常設(shè)備.虛假地址.低俗敏感詞.羊毛黨用戶和異常IP的識(shí)別。

在線與離線作弊打擊：在應(yīng)用層實(shí)施在線與離線的作弊打擊策略，同時(shí)進(jìn)行深入的作弊溯源分析。

專業(yè)化作弊團(tuán)伙識(shí)別：利用手機(jī)號(hào)碼和下單地址信息，結(jié)合Louvain圖挖掘算法，有效識(shí)別專業(yè)化作弊團(tuán)伙，并建立風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分機(jī)制進(jìn)行線上攔截。

算法評(píng)估與優(yōu)化：通過(guò)多輪實(shí)驗(yàn)策略評(píng)估及case樣本與漏過(guò)樣本的統(tǒng)計(jì)分析，確保算法準(zhǔn)確率≥95%，召回率≥90%。

定期人工Review：為確保持續(xù)高效的反作弊效果，定期進(jìn)行人工Review，確保下單反作弊整體過(guò)濾準(zhǔn)確率≥95%，檢測(cè)能力達(dá)到85%以上。

監(jiān)控與告警機(jī)制建立：項(xiàng)目最后階段，建立并完善了反作弊策略異常告警與作弊流量監(jiān)控機(jī)制，以便在新的對(duì)抗周期內(nèi)更快感知并解決新的作弊問(wèn)題。

時(shí)間：201X.3-201X.8

公司名稱：錘子簡(jiǎn)歷 公司

職位名稱：轉(zhuǎn)化反作弊Owner

項(xiàng)目二：激活反作弊升級(jí)專項(xiàng)

項(xiàng)目角色：專項(xiàng)Owner

項(xiàng)目成果：

激活反作弊檢測(cè)能力提升30%

異常激活占比由30%降低至1%，低于同期某知名競(jìng)品

廣告主恢復(fù)投放預(yù)算，業(yè)務(wù)穩(wěn)定性得到顯著提升

項(xiàng)目描述：

2、22年上半年，公司面臨大量異常激活的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，僅3個(gè)頭部廣告主反饋的異常激活總量就高達(dá)60萬(wàn)以上，日耗影響達(dá)到220萬(wàn)/天。為迅速應(yīng)對(duì)此問(wèn)題并恢復(fù)廣告主的信心，我作為專項(xiàng)Owner，領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)對(duì)異常激活的流量結(jié)構(gòu)與作弊特征進(jìn)行了深入分析。

問(wèn)題分析：

通過(guò)對(duì)異常激活數(shù)據(jù)的深入分析，我們發(fā)現(xiàn)多個(gè)開發(fā)者使用相同的黑產(chǎn)資源進(jìn)行刷量作弊，這嚴(yán)重影響了廣告的投放效果和公司的聲譽(yù)。

解決方案：

數(shù)據(jù)清洗與風(fēng)險(xiǎn)告警策略：首先，對(duì)廣告主上報(bào)的轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)分流量場(chǎng)景后的清洗。接著，在多個(gè)場(chǎng)景下部署時(shí)序類異常與分布類異常的風(fēng)險(xiǎn)告警策略，確保100%召回已知作弊媒體，并成功識(shí)別出更多未知作弊媒體。

創(chuàng)新檢測(cè)模型開發(fā)：為解決傳統(tǒng)方法難以檢測(cè)未知作弊媒體的問(wèn)題，我們創(chuàng)新性地開發(fā)了基于APP行為時(shí)序熱力圖的異常媒體檢測(cè)模型。該模型將媒體的行為序列信息轉(zhuǎn)換為二維空間內(nèi)的行為時(shí)序熱力圖，并利用圖像分類思想進(jìn)行作弊媒體檢測(cè)。模型架構(gòu)以ResNet為主體，通過(guò)深度優(yōu)化卷積核，在保證效果的同時(shí)大幅降低了計(jì)算成本，提高了線上檢測(cè)效率。

實(shí)施攔截策略構(gòu)建：基于底層安全檢查能力.用戶行為畫像及媒體流量側(cè)信息，我們構(gòu)建了多種反作弊實(shí)施攔截策略，如云控設(shè)備識(shí)別.模擬器識(shí)別.自動(dòng)點(diǎn)擊識(shí)別等。這些策略有效地?cái)r截了各類作弊行為，進(jìn)一步提升了反作弊效果。

真人作弊流量打擊：為打擊真人作弊流量，我們自研了用戶新鮮度畫像.用戶統(tǒng)計(jì)行為畫像及點(diǎn)擊數(shù)據(jù)流量，并結(jié)合Attention機(jī)制與XGBoost算法構(gòu)建了半監(jiān)督類異常用戶檢測(cè)模型。該模型上線后，成功攔截了大量利用網(wǎng)賺媒體進(jìn)行作弊的真人用戶，使激活反作弊的檢測(cè)能力再提升10%，整體異常激活占比降低至1%。

監(jiān)控機(jī)制與數(shù)據(jù)上報(bào)鏈路完善：為確保反作弊系統(tǒng)的持續(xù)有效運(yùn)行，我們建立了完善的反作弊策略監(jiān)控機(jī)制及異常轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)上報(bào)鏈路。這使得反作弊團(tuán)隊(duì)能夠在新的對(duì)抗周期內(nèi)更快感知并解決新的作弊問(wèn)題，確保業(yè)務(wù)的穩(wěn)定與安全。

自我評(píng)價(jià) 

1、擁有靈敏的作弊攻擊對(duì)業(yè)務(wù)影響的感知能力以及豐富的黑產(chǎn)對(duì)抗.數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗(yàn)。

2、掌握并熟悉深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用及原理，擁有豐富的流量反作弊建模與異常檢測(cè)方案的落地經(jīng)驗(yàn)。

3、深入了解黑灰產(chǎn)行業(yè)信息，熟悉黑產(chǎn)作惡手法與動(dòng)機(jī)。并對(duì)APT網(wǎng)絡(luò)攻擊.滲透測(cè)試等技術(shù)有一定的研究。  

4、熟悉TensorFlow.Keras.TFLearn等深度學(xué)習(xí)框架。

5、熟悉并了解Python，Scala.Spark.Hadoop.Mysql.Linux命令等。

6、具有較強(qiáng)的邏輯思維能力和學(xué)習(xí)總結(jié)能力，在公眾號(hào)(錘子簡(jiǎn)歷 ).知乎.簡(jiǎn)書等多個(gè)平臺(tái)發(fā)表技術(shù)性文章。    

文/錘子簡(jiǎn)歷

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