在硕士期间，专注于算法与数据结构的深入学习，掌握了扎实的理论基础。参与多项科研项目，锻炼了独立思考和解决问题的能力，为后续的算法开发工作奠定了良好的学术基础。

• 负责搜索算法的优化与迭代，通过对搜索引擎的相关性算法进行深入研究，提升搜索结果的准确性和用户满意度。
• 运用机器学习算法，如深度学习模型（BERT等），对搜索日志进行分析，挖掘用户行为模式，优化搜索排序策略。
• 与产品、前端等团队紧密协作，根据业务需求，设计并实现新的搜索功能，如个性化搜索推荐等。
• 参与团队代码评审和技术分享，提升团队整体技术水平，主导或参与多个技术攻坚项目，解决复杂的搜索算法问题。

• 带领团队负责公司核心搜索算法的研发与维护，主导算法架构的优化与升级，提高系统的性能和扩展性。
• 针对大规模数据的搜索场景，设计并实现高效的索引算法和检索策略，使搜索响应时间降低30%以上。
• 引入前沿的算法技术（如强化学习在搜索排序中的应用），提升搜索结果的多样性和时效性，用户点击率提升20%。
• 与跨部门团队合作，推动搜索算法在多个业务场景（如电商搜索、知识图谱搜索）的落地应用，为业务增长提供有力支持。

• 项目背景：随着公司业务的快速发展，原有的搜索算法在处理复杂语义查询时，准确率较低，无法满足用户日益增长的需求。
• 项目目标：提升复杂语义搜索的准确率和召回率，优化用户搜索体验。
• 技术方案：采用预训练语言模型（如ERNIE）进行语义理解，构建语义向量空间，通过余弦相似度等算法计算查询与文档的相关性。同时，引入多模态信息（如图片、视频的文本描述），丰富搜索维度。
• 项目成果：复杂语义搜索的准确率提升了25%，召回率提升了20%，用户对搜索结果的满意度显著提高，相关业务指标（如搜索转化率）提升15%以上。

• 项目背景：为了在激烈的市场竞争中脱颖而出，公司决定对搜索推荐系统进行升级，以提供更个性化的搜索体验。
• 项目目标：基于用户的历史搜索行为、兴趣偏好等数据，构建个性化搜索推荐模型，提高用户粘性和活跃度。
• 技术方案：运用协同过滤算法、深度学习推荐模型（如DeepFM），对用户画像和物品特征进行建模，实时计算用户与物品的匹配度。同时，采用在线学习机制，及时更新模型参数，适应数据的动态变化。
• 项目成果：个性化搜索推荐功能上线后，用户平均搜索时长增加20%，搜索后点击行为增加18%，为公司带来了显著的业务增长。