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推荐系统算法工程师

驻场外包人员
工作年限:6年 意向城市:杭州 浏览:4次 发布时间:近期

技能标签

机器学习算法 推荐系统 Python C++ 分布式系统 Android开发 模型优化 在线A/B测试 多目标优化 数据处理 算法工程化 微服务架构 TensorFlow PyTorch

专业技能

精通机器学习算法设计与优化,具备完整的推荐系统架构设计能力,熟悉协同过滤、深度学习模型等推荐算法。精通Python全栈开发,具备分布式系统开发经验,熟悉TensorFlow/PyTorch框架。掌握C++高性能算法开发,具备后端服务开发能力。熟悉Android跨平台开发框架,具备移动端算法集成经验。熟悉A/B测试、多目标优化、在线学习等算法工程化技术

工作履历(脱敏处理)

主导某头部社交平台推荐系统研发,构建基于深度学习的多目标优化模型,实现广告点击率提升28%。设计分布式机器学习平台,支持日均千万级样本处理,系统吞吐量提升40%。开发广告重拍模块,通过引入下翻率优化、整页预估模型、上下文多坑位校准等技术,实现广告序列优化,CTR提升15%。主导Android端算法集成,实现推荐模型在移动端的轻量化部署,降低30%端侧计算资源消耗。设计并实施完整的算法工程化流程,涵盖数据采集、模型训练、线上评估、灰度发布等环节。

项目经验(脱敏处理)

某头部社交平台推荐系统:构建多阶段推荐架构,包含用户画像构建、实时特征计算、多模型融合等模块。通过引入上下文感知的多坑位校准模型,实现广告序列的动态优化,使广告点击率提升12%。设计分布式机器学习平台,支持千亿级样本处理,系统吞吐量达每秒10万+。开发广告重拍模块,通过多目标优化算法平衡曝光效率与用户满意度,最终实现广告CTR提升18%。主导Android端算法集成,采用模型蒸馏技术实现端侧轻量化部署,降低30%计算资源消耗。建立完整的算法评估体系,包含离线指标验证、在线A/B测试、多维度效果分析等流程。

驻场外包优势

服从性高

严格遵守甲方管理制度

技术扎实

6年项目实战经验

可长期驻场

接受异地项目外派

快速响应

24小时内可到岗

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