推荐系统算法工程师简历模板
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熊帅帅
13800000000
zhangwei@example.com
北京
30
男
推荐系统算法工程师
在职
北京
30k-50k教育经历
清华大学
985双一流
计算机科学与技术
硕士
2015-092018-06
- 系统学习了数据结构、算法设计、机器学习等专业课程，GPA 3.8（专业前 10%）。
- 参与学校科研项目，在推荐系统相关领域发表学术论文 1 篇，锻炼了科研能力和创新思维。
工作经历
字节跳动 - 推荐算法部门互联网大厂技术驱动
2018.072021.12
推荐系统算法工程师推荐算法机器学习特征工程
北京
- 负责公司推荐系统算法的研发与优化，主导个性化推荐算法的设计与实现，使推荐系统的点击率提升了 20%，用户留存率提高了 15%。
- 构建和维护推荐系统的特征工程，优化特征提取、处理和选择流程，减少特征维度 30%的同时，提升模型性能 10%。
- 与产品、运营团队紧密合作，根据业务需求和用户反馈，持续迭代推荐策略，成功推出多个新的推荐场景，如“热门榜单推荐”“相似用户推荐”等，为公司带来了 10%的业务增长。
百度 - 推荐技术部科技巨头AI 领先
2022.012024.06
推荐系统算法工程师深度学习实时计算团队管理
北京
- 带领团队开发了基于深度学习的推荐系统，使用了多种深度学习模型如 CNN、RNN、Transformer 等，在推荐准确性上相比传统算法提升了 30%，上线后用户活跃度提高了 25%。
- 优化推荐系统的实时计算架构，将推荐延迟从 100ms 降低到 30ms 以内，满足了高并发场景下的实时推荐需求，支撑了公司日活用户从 500 万增长到 1000 万的业务规模。
- 负责算法团队的技术培训和新人指导，培养了多名优秀的算法工程师，团队整体技术水平得到显著提升，在公司内部技术评比中多次获得优秀团队称号。
项目经历
电商平台个性化商品推荐系统 - 算法负责人
2020.052021.05
京东
- 项目背景：为电商平台构建个性化商品推荐系统，提升用户购物体验和平台销售额。
- 技术实现：运用协同过滤算法、基于内容的推荐算法以及混合推荐策略，构建推荐模型。通过数据清洗和预处理，处理了亿级用户行为数据和商品数据。进行特征工程，提取用户画像特征（如年龄、性别、购买历史等）和商品特征（如类别、价格、销量等）。
- 项目成果：推荐系统上线后，商品点击率提升了 25%，转化率提高了 18%，为平台带来了 15%的销售额增长。
短视频平台用户兴趣视频推荐系统 - 核心算法工程师
2021.062022.06
快手
- 项目背景：针对短视频平台，开发基于用户兴趣的视频推荐系统，提高用户观看时长和平台粘性。
- 技术实现：采用深度神经网络模型（如 DNN、Wide & Deep 等）进行推荐模型训练。搭建实时数据流处理框架，处理用户实时行为数据（如点赞、评论、观看时长等），实现实时推荐更新。进行 A/B 测试，对比不同推荐策略的效果，优化推荐模型。
- 项目成果：推荐系统使视频播放完成率提高了 20%，用户平均观看时长增加了 30%，平台用户活跃度提升了 12%。
个人总结
- 拥有 [工作年限数字] 年推荐系统算法工程师经验，精通推荐算法（如协同过滤、深度学习推荐模型等）、特征工程、模型优化等核心技术。
- 具备丰富的项目实战经验，成功主导和参与多个大型推荐系统项目，均取得显著业务成果（如点击率提升、用户留存增加、销售额增长等）。
- 良好的团队协作和沟通能力，能与产品、运营等多部门高效合作，推动推荐系统不断迭代优化。
- 持续关注行业前沿技术，具备较强的学习能力和创新思维，能够将新技术应用到推荐系统中，提升系统性能和用户体验。
技能专长
推荐算法
机器学习
深度学习
特征工程
Python
SQL
大数据处理
荣誉奖项
公司年度优秀员工
推荐系统技术创新奖
其他信息
开源项目贡献:
- 参与开源推荐系统项目 [项目名称] 的开发与维护，提交代码 [X] 行，修复 bug [X] 个，优化算法性能 [具体提升指标]，该项目在 GitHub 上获得 [X] 颗星，被 [X] 家企业应用。
