资深大数据算法工程师简历模板

• 负责抖音电商推荐排序模型迭代，引入多目标融合与序列建模，核心场景CTR提升18%。
• 搭建Flink实时特征链路，特征延迟由小时级降至分钟级，支撑日均千亿级样本训练。
• 主导召回通道优化与冷启动策略，新用户7日留存提升6.2个百分点。

• 负责外卖推荐召回与粗排模型开发，首页点击率提升12%，人均下单频次提升8%。
• 建设用户画像与特征平台，覆盖3000+特征，模型迭代周期由2周缩短至3天。
• 推动A/B实验体系建设，累计支撑200+算法实验，实验结论复用率提升40%。

• 设计双塔召回与深度排序联合架构，线上AUC提升0.021，CTR提升15%。
• 引入在线学习与实时样本回流，模型天级更新，长尾商品曝光提升25%。
• 项目上线后年化GMV增量约3000万元，获部门季度最佳项目奖。

• 基于Flink与Kafka构建实时特征平台，支持50+算法场景，P99延迟低于200ms。
• 建立特征血缘与监控告警，线上特征故障率下降70%，节省人力约2人/年。

研究方向为机器学习与数据挖掘，参与国家自然科学基金项目1项。

主修数据结构、数据库系统、概率统计，GPA 3.7/4.0。