搜索算法工程师简历范文全文
自我评价
5年搜索与推荐算法经验，专注Query理解、召回排序与相关性建模，主导过亿级日请求搜索系统的排序优化。熟悉BERT类语义匹配、Learning to Rank与向量召回，具备从离线训练到线上A/B实验的完整落地能力。擅长以指标驱动迭代，多次将核心业务指标提升10%以上。
工作经历
北京字节跳动科技有限公司
互联网大厂电商平台
北京
搜索算法工程师
搜索排序Query理解
2022年9月 - 至今
- 负责电商搜索Query理解与召回链路，重构类目意图识别模型，长尾Query召回率提升18%。
- 主导LTR排序模型迭代，引入多目标融合与特征实时化，搜索转化率提升12.6%。
- 搭建相关性标注与评测体系，将人工评测周期从7天缩短至2天，支撑每周稳定迭代。
北京美团科技有限公司
互联网大厂本地生活
北京
算法工程师（搜索方向）
向量召回语义匹配
2020年7月 - 2022年8月
- 参与本地生活搜索召回优化，落地双塔向量召回，Top10召回覆盖率提升15%。
- 负责搜索日志挖掘与Badcase分析，推动语义匹配模型上线，无结果率下降9个百分点。
项目经验
电商搜索语义召回升级 - 算法负责人
2024年3月 - 2024年5月
- 基于BERT双塔构建商品语义召回，结合难负样本挖掘，离线Recall@100提升21%。
- 设计向量索引与在线服务方案，P99延迟控制在30ms内，支撑日均8000万次请求。
搜索相关性评测平台 - 核心开发
2022年12月 - 2023年2月
- 搭建分级相关性标注与自动评测流水线，覆盖核心Query集2万条，评测一致性达92%。
- 引入模型辅助预标注，标注人力成本降低40%，支撑排序模型周级迭代。
专业技能
搜索召回与排序（LTR）
Query理解与语义匹配
Python / PyTorch
向量检索（Faiss / HNSW）
特征工程与A/B实验
Spark / Hive 大数据处理
教育背景
哈尔滨工业大学
985双一流
哈尔滨
计算机科学与技术 硕士
2019年8月 - 2021年5月
研究方向为信息检索与自然语言处理，主修机器学习、数据挖掘、信息检索。
哈尔滨工业大学
985211
哈尔滨
软件工程 本科
2016年8月 - 2020年5月
GPA 3.7/4.0，专业排名前10%。
工作成果
搜索转化率提升
主导排序模型升级，推动电商搜索转化率提升12.6%，年化GMV增量超3000万元。
延迟优化
重构在线召回服务，P99延迟由85ms降至30ms，支撑大促期间流量翻倍。
论文与专利
以第一作者发表SIGIR论文1篇，申请搜索排序相关发明专利2项。
荣誉奖项
中国计算机学会（CCF）优秀论文奖
哈尔滨工业大学优秀毕业生
证书与认证
计算机技术与软件专业技术资格（软件设计师） - 工业和信息化部
2019年5月
证明软件设计与开发能力。
大学英语六级（CET-6） - 教育部考试中心
2015年12月
成绩560分，具备英文文献阅读能力。
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