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专业技能
精通机器学习算法工程化实践，包括点击率预测模型（XGBoost/DeepFM）、图神经网络（Node2vec/GraphSage/GAT/RGCN）与图嵌入技术；掌握Python/Scala编程语言及大数据生态工具（Hive/Spark）；具备分布式计算框架优化经验，熟悉特征工程全流程（特征提取/组合/实时特征处理）；熟悉推荐系统架构设计与冷启动场景优化方案
工作履历（脱敏处理）
主导某电商企业推荐系统迭代项目，完成店铺标签千人千面推荐系统开发，通过CTR模型优化使点击率提升25%；设计并实现商品同购图谱挖掘系统，采用Node2vec算法构建共购关系网络，结合Word2vec生成商品向量表示，最终提升关联推荐准确率30%。期间完成特征工程体系搭建，涵盖SKU/品类/品牌等基础特征及多维度交叉特征，同时优化Spark任务执行效率，降低计算资源消耗20%。
项目经验（脱敏处理）
项目一：个性化推荐系统优化（2019.10-2019.12）
构建基于深度学习的CTR预测模型，完成特征工程体系搭建：提取SKU/品类/品牌等基础特征，设计多维度交叉特征及实时特征处理流程。通过XGBoost/DeepFM/FM模型对比实验，最终选用DeepFM模型实现点击率提升25%。优化Spark任务执行效率，降低计算资源消耗20%。
项目二：商品同购图谱挖掘系统（2020.06-2020.11）
设计并实现基于图神经网络的共购关系挖掘方案：采用Node2vec算法构建同购图谱，通过LSH算法进行高效相似度检索。生成商品向量表示后，构建基于向量相似度的推荐系统，使关联推荐准确率提升30%。完成从数据采集、图构建到模型训练的全流程开发。
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