IT人力外包人才简历库

精通Python编程语言及Linux系统环境搭建与调试，熟练掌握深度学习模型架构设计（含Batch Normalization、Global Average Pooling等），具备机器学习算法实战经验（GBDT/XGBoost等），擅长搜索推荐系统算法开发（TF-IDF/BM25/Word2Vec/DeepFM等），熟悉分布式计算框架及模型优化方法

在某头部科技企业搜索推荐开发部担任AI算法工程师，主导搜索广告业务的算法开发与优化工作。负责搜索推荐系统的架构设计与核心算法实现，通过BM25算法构建检索模型并完成商品数据预标注功能开发。针对检索效果提升，采用分级分类方法、域信息融合、数据增强及查询优化等技术手段进行模型迭代。基于Word Embedding技术实现余弦相似度计算，通过多粒度特征融合提升推荐准确率，最终使搜索转化率提升18%。

某头部科技企业 - 搜索推荐系统开发项目（2021.06-至今）

1. 构建基于BM25算法的搜索推荐系统，完成商品数据预标注流程开发，实现从数据清洗到特征提取的全链路处理

2. 通过域信息融合技术提升检索效果，采用数据增强策略解决数据不平衡问题，设计多阶段查询优化方案

3. 开发基于Word2Vec的语义匹配模块，实现余弦相似度计算，构建多粒度特征融合模型提升推荐准确率

4. 部署分布式计算框架优化模型训练效率，通过模型压缩技术降低推理延迟，使系统响应时间缩短35%

5. 建立A/B测试体系验证算法效果，通过持续迭代使搜索转化率提升18%，支持日均千万级请求量的稳定运行