搜索算法总监简历范文全文
自我评价
10年搜索与推荐算法经验，近4年负责搜索算法团队管理，主导亿级日活搜索系统的召回、排序与相关性优化。擅长LLM与向量检索融合、多目标排序建模及算法工程化落地，具备从0到1搭建团队与体系的经验。带领20人团队将核心搜索指标显著提升，支撑业务GMV与用户留存增长。
工作成果
搜索核心指标提升
主导排序模型迭代，搜索点击率提升18%，无结果率下降35%。
团队建设
从0搭建20人算法团队，建立模型迭代与AB实验规范，人均产出提升40%。
大模型搜索落地
推动LLM语义召回上线，长尾query满意度提升22%，推理成本下降30%。
工作经历
2022年9月
-
至今
北京某头部互联网科技有限公司
互联网大厂搜索平台
搜索算法总监
团队管理搜索排序
北京
- 负责搜索算法团队管理，统筹召回、排序、相关性方向，团队规模20人，支撑日活过亿的搜索场景。
- 主导多目标排序与LLM语义召回融合方案落地，搜索点击率提升18%，长尾query满意度提升22%。
- 建立AB实验与模型迭代规范，将模型上线周期由4周缩短至2周，推理成本下降30%。
2020年7月
-
2022年8月
上海某电商科技有限公司
电商平台搜索推荐
资深算法工程师/算法负责人
向量召回深度学习
上海
- 负责电商搜索召回与排序算法研发，主导向量召回与深度排序模型上线，转化率提升12%。
- 搭建query理解与相关性标注体系，人工评估准确率提升至92%，badcase率下降40%。
- 带领6人小组完成搜索中台能力建设，支撑多条业务线接入，检索延迟降低25%。
项目经验
2024年3月
-
2024年5月
LLM语义召回与多目标排序融合项目
项目负责人
- 设计双塔向量召回与LLM query改写方案，覆盖80%长尾query，召回覆盖率提升15%。
- 引入多目标排序模型平衡点击与转化，线上GMV提升9%，推理成本下降30%。
2022年12月
-
2023年2月
电商搜索相关性治理体系
算法负责人
- 建立分级相关性标注与模型评估流程，人工评估准确率提升至92%。
- 上线badcase自动挖掘与回流机制，badcase率下降40%，用户搜索满意度提升10%。
专业技能
搜索召回与排序算法
LLM与向量检索
多目标建模与AB实验
Python/PyTorch
大规模分布式训练
团队管理与技术规划
教育背景
2019年8月
-
2021年5月
清华大学
985211
计算机科学与技术 硕士
北京
研究方向：信息检索与机器学习。
2016年8月
-
2020年5月
哈尔滨工业大学
985211
计算机科学与技术 本科
哈尔滨
核心课程：数据结构、机器学习、信息检索。
荣誉奖项
公司年度技术创新奖
中国计算机学会优秀论文奖
证书与认证
信息系统项目管理师（软考高级） - 工业和信息化部
2021年11月
证明大型项目管理与技术统筹能力。
AWS Certified Machine Learning – Specialty - 亚马逊云科技
2022年6月
证明机器学习方案设计与工程落地能力。
其他信息
到岗时间:
在职，一个月内可到岗。
出差意愿:
可接受短期出差。
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