在研究生期间，系统学习了算法设计、数据结构、机器学习等专业课程，成绩优异。参与了多个科研项目，锻炼了独立思考和解决问题的能力，为从事推荐算法工作奠定了坚实的理论基础。

• 负责公司核心推荐系统的算法优化工作，通过深入分析用户行为数据，运用协同过滤、深度学习等算法，将推荐准确率提升了 20%，用户点击率提高了 15%。
• 参与构建了实时推荐系统架构，实现了推荐结果的秒级响应，处理了每天上亿次的推荐请求，保障了系统的高可用性和稳定性。
• 带领团队完成了多个推荐策略的 A/B 测试，根据测试结果优化算法模型，使推荐系统的整体性能不断提升。

• 主导了公司个性化推荐系统的升级项目，引入了强化学习算法，使推荐的多样性提升了 30%，用户留存率提高了 10%。
• 负责算法团队的技术指导和人才培养，带领团队攻克了多个技术难题，如大规模数据处理、模型在线学习等，提升了团队整体技术水平。
• 与产品、运营团队紧密合作，根据业务需求制定推荐策略，通过数据驱动的方式优化产品体验，为公司带来了显著的业务增长。

• 该项目是为电商平台构建智能推荐系统，旨在提高商品的曝光率和转化率。
• 作为核心成员，负责算法模型的设计与开发，采用了深度神经网络结合注意力机制的模型架构，有效捕捉了用户的兴趣偏好和商品的特征关联。
• 通过对用户行为数据的深度挖掘和分析，进行特征工程优化，使模型在离线评估指标上提升了 15%。上线后，商品推荐的点击率提高了 25%，GMV 增长了 18%。

• 此项目是为短视频平台优化推荐算法，以提升用户的观看时长和活跃度。
• 主导了算法优化工作，引入了多任务学习框架，同时优化推荐的准确性、多样性和时效性。
• 对模型进行了轻量化改造，使其能够在移动端高效运行，响应时间降低了 40%。经过优化，用户平均观看时长增加了 30%，日活跃用户数增长了 20%。