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高级搜索算法工程师

个人总结

6年搜索与推荐算法经验,专注Query理解、召回排序与相关性优化,主导亿级日请求搜索系统的排序模型迭代。熟悉BERT类语义匹配、Learning to Rank与向量召回,具备从离线建模到线上A/B实验的完整落地能力。曾将核心搜索场景点击率提升8.6%,无结果率下降35%。

工作经历
北京字节跳动科技有限公司
北京
互联网大厂电商搜索
高级搜索算法工程师
2022年9月 - 至今
搜索排序Query理解
  • 负责电商搜索排序模型迭代,引入多目标LTR框架,核心场景点击率提升8.6%、转化率提升5.2%。
  • 主导Query理解链路重构,融合纠错、改写与意图识别,长尾Query无结果率下降35%。
  • 搭建向量召回通道并上线ANN检索,召回覆盖率提升21%,线上P99延迟控制在80ms以内。
北京美团科技有限公司
北京
互联网大厂本地生活
搜索算法工程师
2020年7月 - 2022年8月
语义匹配特征工程
  • 负责本地生活搜索相关性优化,构建BERT语义匹配模型,相关性人工评估准确率提升12%。
  • 设计离线特征与样本回流流程,模型迭代周期由两周缩短至5天,支撑日均30余次实验。
项目经验
电商搜索多目标排序体系升级
2024年3月 - 2024年5月
算法负责人
  • 设计融合点击、转化与退单的多目标LTR模型,替代单目标排序,GMV提升6.4%。
  • 搭建分层重排与多样性约束策略,头部商品曝光集中度下降18%,用户满意度提升。
搜索长尾Query语义召回优化
2022年12月 - 2023年2月
核心开发
  • 基于双塔模型构建语义召回,覆盖同义与口语化表达,长尾召回率提升19%。
  • 引入负采样与难例挖掘策略,离线Recall@10提升7.3个百分点。
主要成就
核心指标提升

主导排序模型升级,搜索场景点击率提升8.6%,年化带来可观GMV增量。

体验优化

重构Query理解链路,长尾Query无结果率下降35%,显著改善搜索体验。

性能与效率

向量召回上线后P99延迟控制在80ms内,模型迭代周期缩短60%。

证书与认证
人工智能工程师(中级) - 工业和信息化部教育与考试中心
2022年6月

证明机器学习与算法工程能力。

阿里云机器学习ACP认证 - 阿里云
2021年11月

证明云上机器学习平台与建模能力。

头像

熊帅帅

高级搜索算法工程师
phone138 0013 8000
city北京
gender男
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自然语言处理,参与实验室搜索引擎相关性课题。

哈尔滨工程大学
211双一流
软件工程 本科
哈尔滨2016年8月 - 2020年5月

核心课程:数据结构、机器学习、数据库系统、信息检索。

技能
搜索排序与Learning to Rank
Query理解与语义匹配
向量召回与ANN检索
Python / PyTorch
Spark / Hive 大数据处理
A/B实验与指标分析
荣誉奖项
中国计算机学会(CCF)推荐系统竞赛 全国二等奖
北京邮电大学优秀毕业生

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