搜索算法简历模板

• 负责电商搜索召回与粗排链路优化，引入双塔语义召回，长尾Query召回覆盖率提升15%。
• 主导LTR排序模型迭代，融合行为序列特征，NDCG@10提升8%，搜索转化率提升6%。
• 搭建Query意图识别与纠错模块，badcase率下降30%，日均处理搜索请求超2亿次。

• 参与本地生活搜索相关性优化，构建BERT语义匹配模型，相关性准确率提升5个百分点。
• 负责搜索日志数据清洗与特征工程，沉淀200+特征，支撑排序模型离线训练与在线推理。

• 设计双塔向量召回架构，结合Faiss实现毫秒级检索，线上召回耗时控制在20ms内。
• 通过难负样本挖掘与对比学习优化，向量召回Top50命中率提升12%。
• 项目上线后搜索GMV提升4.5%，获部门季度技术创新奖。

• 基于BERT序列标注构建纠错模型，纠错准确率达92%，覆盖拼写与同音错误场景。
• 建立意图分类体系，支持商品、店铺、活动等8类意图，意图识别F1达0.89。

研究方向为信息检索与自然语言处理，发表中文核心期刊论文1篇。

主修数据结构、机器学习、数据库系统，GPA 3.7/4.0。