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    对“猜你喜欢”着迷,在实验室复现的召回算法准确率提升8个百分点。
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    推荐算法(适合实习生)
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    薪资面议
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    202x年x月 - 202x年x月
    XX大学
    计算机应用(本科)

    学习情况:本科

    报考信息
    初考成绩
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    工作经验
    202x年x月 - 202x年x月
    XXX有限公司
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    • 负责实验验证深度模型各特征embedding的不同大小的效果并选择合适长度,Wide&Deep模型实验选择合适交叉特征放入Wide端,NN模型docid,userid向量预加载;

    • 负责用spark统计新日志特征分布、特征覆盖率,mdlp处理连续特征离散化用于将兴趣点映射到对应离散区间;
    • 负责配置新日志特征工程不同实验的特征xml,添加处理h模型新特征的job,用mapreduce和spark统计与线上特征处理结果的diff,发现线上线下处理不一致并修改线下bug;
    • 了解特征选择的评价指标,LR计算的FTRL模型,单特征和整体AUC,了解推荐系统常用算法矩阵分解、FM、FFM、DeepFM、GBDT基本原理。

    202x年x月 - 202x年x月
    XXX有限公司
    推荐算法实习生

    • 开发推荐广场帖子的召回模型,并不断迭代优化,并支持产生训练数据及特征工程等;

    • 参与开发向量召回模型,提升了推荐广场帖子的点击率与其一系列指标;
    • 负责对系统日志提取关键指标分析,发现系统中的潜在问题和用户行为规律;
    • 了解推荐系统对召回策略、新闻信息和用户行为等指标的流式实时统计,针对系统的改动添加指标,结果存入mysql数据库后呈现在可视化平台;
    • 熟悉信息流推荐召回策略应用的算法模型(如协同过滤)和基础框架并进行指标评估和参数优化。

    
    实习经验
    项目经验
    202x年x月 - 202x年x月
    XXX有限公司
    推荐算法实习生

    • 在推荐广场,采用FFM模型对帖子进行向量召回,参与推荐广场帖子向量召回FFM代码的开发;使用spark,开发召回模型的离线评估工具(topN),每天对采用不同训练数据的模型的推荐效果进行评估;
    • 使用spark,天级产出按uid和时间组织的训练样本,提升了模型的效果;负责天级训练数据的全局负采样,特征join以及特征id化的代码开发以及维护工作;负责小时级推荐流式日志拼接job的开发。

    校园经历
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    篇幅不要太长,注意结合简历整体的美观度,我的技能特长应做到突出自身符合目标岗位要求的“卖点”,避免过多使用形容词,而应该通过数据及实例来对自身价值进行深化。
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    篇幅不要太长,注意结合简历整体的美观度,我的技能特长应做到突出自身符合目标岗位要求的“卖点”,避免过多使用形容词,而应该通过数据及实例来对自身价值进行深化。
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    技能:熟练掌握Java、Python编程;能够运用机器学习、深度学习解决实际项目问题;熟悉VGG、Inception、Resnet、DenseNet等基础网络结构;了解R-CNN、F-RCNN、YOLO、SSD等物体检测/分割模型的结构及使用;

    了解Q-learning、Sarsa、DQN、Double DQN、Policy Gradient、Actor Critic(DDPG、A3C、DDPG)等算法

    语言:CET-4,掌握基本的听说读写能力

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