性别：女
生日：1997.05
所在地：广东省珠海市
电话：188-8888-8888
邮箱：email@jianli1.com
推荐算法工程师
基础信息
学历：本科
学校：电子科技大学
专业：数据科学与大数据技术
身体状况：健康
求职意向
意向城市：广东省珠海市
教育经历
电子科技大学
数据科学与大数据技术
2010.09 ~ 2014.06
本科
主修课程：数据结构、数据库原理与应用、计算机操作系统、计算机网络、Java 语言程序设计、Python 语言程序设计、大数据算法、人
工智能、数据建模、大数据平台核心技术、数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据科学导论、程序设计导论、程序设
计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化
大数据分析。
工作经历
上海医药集团股份有限公司
2014-2-1 ~ 2018-8-1
推荐算法工程师
负责 BOSS 直聘专为学生设计的推荐系统的排序部分模型开发，利用 sparkml 实现文本相似度自动关闭功能。
负责召回策略&算法的开发，包括基于 python 进行统计分析：设备搜索场景迁移规则。
数据库迁移，负责开发及设计新的报表系统。
负责手百空框框内和 his 页的个性化策略，并且在新需求添加专门配置 spi。
海航科技股份有限公司
2018-9-1 ~ 2023-1-1
推荐算法工程师
社科电商推，以及美妆个护类型新媒体运营。
负责召回策略&算法的开发，包括个性化推荐、消息中间件和自动关闭等模块。
购物车中间页的推荐策略，负责与研发对接需求功能点及提炼。
短视频推荐算法，抖音主播直接入驻平台。
项目经验
上海医药相关项目
2014-2-1 ~ 2018-8-1
上海医药集团股份有限公司
推荐算法工程师
主要用于用户个性化广告推送，通过收集用户对网页广告信息的点击历史记录，生成用户画像、商品画像、行为数据和上下文信息等
数据，采用 FLEN（LeveragingFidldforScalableCTRPrediction）算法进行训练，最终实现根据用户的点击历史记录推荐相应的信
息。
负责推荐系统模型的开发及调试，具体开发流程如下：
、数据预处理：首先是将 21 列特征数据分别表示为 1 维和 16 维的语义向量，21 列 1 维向量相加起来变成矩阵[None,1、1]构成线
性特征。将 21 列的 16 维特征向量分成三组，分别是 context([None,6、16])、item([None,3、16])和 user([None,12、16])，再将
三组数据放入 FM（因子分解机）+MF（协同过滤）中
模型训练：首先放入 MFmodule 中抽取特征，先是获取组与组之间的相关度，再把得到的特征进行加权求和，得到 MF 的特征
h_mf。将三组特征放入 FMmodule 中抽取特征，过程是先算三组特征的和平方，再算三组特征的平方和，将和平方减去平方和，得
到任意两组特征之间的相关度，同样将此相关度加权求和得到 FM 的 h_fm。再把 16 维的特征放入 DNN 神经网络中，将 21 列 16 维
的特征进行 reshape，得到 21*16=336 维的特征，放入 DNN 神经网络得到 128 维的向量，再进行全连接得到 1 维的向量。最后将
此三种特征相加求和并进行 sigmoid，再放入交叉熵损失函数中计算损失，并反向更新优化参数
模型预测评估：输入相应的分数（自信度），再放到 sigmoid 函数中转换成 0-1 之间的数，大于 0.5 的是 1、小于 0.5 的是 0，进行
点击预测。将以上训练完成的模型放入测试集中进行预测，结果显示预测结果良好，LogLoss 为 0.5559、AUG 为 0.8875。
海航相关项目
2018-9-1 ~ 2023-1-1
海航科技股份有限公司
推荐算法工程师
主要项目一：交叉流量推荐
整理交叉推荐场景，根据预估增长空间确定优先级
设计同线路火推汽推荐策略，流量提升约 38.5%
高潜用户挖掘，建立通用接送站/机推荐策略，用于多场景推荐（火/机订单完成推荐、apppush 营销、公共待出行卡片），流量提升
约 7.6%
推动营销 h5，探索购票主流程外的流量增长
技能列表
逻辑回归：一般
Transformer：熟练
Linux：良好
CNN：精通
自我评价
python 实现基于内容/协同过滤/关联规则算法，在相关漫画推荐有点击率的指标提升；
scala 搭建机器学习平台，实现常用机器学习算法从训练到输出的流程化；
golang 实现推荐服务，分为召回层/精排层/重排层，有漫画推荐经验；
tensorflow 实现 FM/deepFM 作为精排模型；
掌握 sql,hive,spark 等常用工具的使用；
