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錘子簡(jiǎn)歷品牌推廣師
?
頭像
基本信息
26歲
本科
廣東深圳
13800138000
BD@100chui.com
?
姓名
錘子簡(jiǎn)歷
萬(wàn)眾狂歡時(shí)懂得沉默,一片寂靜時(shí)挺身而出。
求職意向
推薦算法專家
廣東深圳
8K-10K
一個(gè)月內(nèi)到崗
教育背景
2009.09-2013.06
錘子簡(jiǎn)歷大學(xué)
軟件工程
工作經(jīng)驗(yàn)
2018.06-2019.01
錘子簡(jiǎn)歷公司
推薦算法專家
  • 負(fù)責(zé)電商、視頻、咨詢場(chǎng)景下推薦算法研發(fā),根據(jù)用戶行為的分析和挖掘,構(gòu)建用戶畫像、標(biāo)簽系統(tǒng)等;
  • 負(fù)責(zé)個(gè)性化推薦、個(gè)性推送算法設(shè)計(jì)和優(yōu)化,完成推薦后臺(tái)相關(guān)功能開發(fā);
  • 負(fù)責(zé)算法的應(yīng)用與調(diào)優(yōu),提升推薦效果,有扎實(shí)的專業(yè)技術(shù)知識(shí);
  • 負(fù)責(zé)推薦系統(tǒng)架構(gòu)研發(fā),推薦算法項(xiàng)目管理及規(guī)劃,分配相關(guān)工作給下屬;
  • 主動(dòng)學(xué)習(xí)新的技能,定期參加培訓(xùn)大會(huì),提升自己的專業(yè)素養(yǎng);
2015.04-2018.06
錘子簡(jiǎn)歷公司
推薦算法專家
  • 負(fù)責(zé)利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),改進(jìn)推薦系統(tǒng)中排序建模、關(guān)聯(lián)挖掘、文本分析、內(nèi)容質(zhì)量等方面,優(yōu)化用戶的視頻觀看體驗(yàn);
  • 負(fù)責(zé)建模用戶對(duì)知識(shí)點(diǎn)的掌握程度推薦復(fù)習(xí)題目,高效率完成每日工作任務(wù);
  • 負(fù)責(zé)分析數(shù)據(jù),挖掘用戶興趣,增強(qiáng)推薦系統(tǒng)的預(yù)測(cè)能力;
  • 負(fù)責(zé)完善 abtest 等工具系統(tǒng),跟蹤用戶的觀看時(shí)長(zhǎng),學(xué)習(xí)情況等指標(biāo),分析相關(guān)數(shù)據(jù);
  • 負(fù)責(zé)分析線上線下數(shù)據(jù),不斷優(yōu)化模型并提高推薦效果,為用戶帶來(lái)最好的產(chǎn)品體驗(yàn);
?
其他
  • 技能: 有扎實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)功底,深刻理解數(shù)據(jù)平滑、特征選擇、Bayes、熵、優(yōu)化方法、GLM、矩陣運(yùn)算等;熟悉協(xié)同過(guò)濾、矩陣分解、GBDT、LearningToRank、word2vec、CRF、LSTM等常見算法;熟悉多線程和多進(jìn)程編程方式,深諳各種緩存和內(nèi)存壓縮技術(shù);熟悉Python、Go、C++/Java等語(yǔ)言,具備良好的編碼習(xí)慣和算法基礎(chǔ);
  • 語(yǔ)言能力: CET-4,掌握基本的聽說(shuō)讀寫能力;
  • 興趣愛(ài)好: 喜歡跑步,堅(jiān)持每天晨跑一小時(shí);
?
項(xiàng)目經(jīng)歷
2018.01-2018.03
閱值A(chǔ)pp
  • 閱值是一個(gè)基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的新型商家資訊平臺(tái),根據(jù)用戶設(shè)置的個(gè)人標(biāo)簽屬性及用戶的活動(dòng)軌跡,向用戶推薦用戶需要的或者感興趣的知識(shí)資訊和線下體驗(yàn)活動(dòng),用戶能夠在閱值里面快速找到自己想要的服務(wù)及相關(guān)信息;
  • 負(fù)責(zé)參與數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì),項(xiàng)目進(jìn)度、測(cè)試等工作進(jìn)度的跟進(jìn),參與任務(wù)分配,項(xiàng)目計(jì)劃,工作計(jì)劃安排,根據(jù)業(yè)務(wù), 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、缺失值、異常值處理,使用 spark 離線分析用戶行為數(shù)據(jù)與文章數(shù)據(jù),構(gòu)建用戶畫像和文章畫像;
  • 負(fù)責(zé)使用 Flume、Kafka、Spark Streaming 進(jìn)行在線召回,構(gòu)建 ALS 協(xié)同過(guò)濾模型進(jìn)行離線召回,使用 word2vec 計(jì)算詞向量、通過(guò) LSH 局部敏感哈希計(jì)算相似度,構(gòu)建 LR模型進(jìn)行排序,使用 grpc 開發(fā)對(duì)接接口;

推薦算法專家簡(jiǎn)歷模板

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