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高级搜索算法后端开发简历模板

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高级搜索算法后端开发

熊帅帅

展现专业实力,创造职场价值。
高级搜索算法后端开发工程师
phone138 0013 8000
city北京
gender男
birth1994年5月
job_status在职-考虑机会
intended_city北京
max_salary40-55K
教育背景
北京邮电大学
211双一流
计算机科学与技术 硕士
北京2019年8月 - 2021年5月

研究方向为信息检索与分布式系统,GPA 3.8/4.0。

华中科技大学
985211
软件工程 本科
武汉2016年8月 - 2020年5月

核心课程:数据结构、算法设计、数据库系统。

技能
Java / Go
Elasticsearch / Lucene
召回排序与LTR
向量检索 / ANN
高并发服务架构
Redis / Kafka
A/B实验与效果评估
Python / 数据分析
Kubernetes / 云原生
荣誉奖项
中国计算机学会(CCF)优秀论文奖
北京邮电大学优秀毕业生
全国大学生数学建模竞赛国家二等奖
个人总结

6年搜索与推荐后端研发经验,专注搜索引擎召回排序链路与高并发在线服务,主导过亿级文档检索系统的架构升级。精通Java、Go与Elasticsearch、Lucene,熟悉向量检索与Learning to Rank落地。擅长以A/B实验驱动效果优化,具备从算法到工程的全链路交付能力。

工作经历
北京字节跳动科技有限公司
北京
互联网大厂搜索推荐
高级搜索算法后端开发工程师
2022年9月 - 至今
搜索引擎高并发架构
  • 负责搜索召回排序服务架构演进,支撑日均3亿次查询,P99延迟由180ms降至95ms。
  • 主导向量召回与LTR模型在线化落地,核心类目点击率提升8.6%,转化率提升5.2%。
  • 搭建A/B实验与效果归因体系,将策略迭代周期从两周缩短至三天,年支撑实验200余组。
北京美团科技有限公司
北京
互联网大厂本地生活
后端开发工程师
2020年7月 - 2022年8月
Java分布式服务
  • 参与本地生活搜索服务开发,完成索引分片与缓存改造,查询吞吐提升2.3倍。
  • 负责搜索日志与离线特征管道建设,特征产出时效由T+1提升至小时级,支撑排序模型迭代。
项目经验
亿级文档向量检索系统建设
2024年3月 - 2024年5月
技术负责人
  • 设计基于HNSW的向量索引与多路召回融合方案,亿级文档下召回率提升12%,内存占用下降30%。
  • 完成在线服务灰度与压测体系,单机QPS提升至8000,故障率下降至0.02%。
搜索排序模型在线服务化
2022年12月 - 2023年2月
核心开发
  • 基于Go重构排序打分服务,模型加载热更新,发布零停机,推理耗时降低45%。
  • 建设特征实时拼接链路,端到端排序延迟稳定在30ms以内。
主要成就
搜索效果显著提升

主导排序策略优化,核心指标点击率累计提升8.6%,带动搜索导流GMV增长。

性能优化突破

重构召回链路,P99延迟下降47%,单集群节省服务器成本约30%。

团队与体系建设

牵头3人算法工程小组,建立实验规范与代码评审机制,线上事故率下降60%。

证书与认证
阿里云大数据专业认证(ACP) - 阿里云
2022年6月

证明云上大数据与检索服务能力。

系统架构设计师(软考高级) - 工业和信息化部
2021年11月

证明大型系统架构设计能力。

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