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4天前在线
推荐算法工程师
珠海全职 · 2000/日 · 43500/月信用一般
工作时间: 工作日09:30-08:30工作地点:
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个人介绍
我是一名推荐算法工程师；
我毕业于北京大学，担任过快手的推荐算法工程师，担任过bigo的推荐算法工程师；
负责过快手主站和海外APP的精排模型优化工作，搜索推荐联动项目，SIM推荐模型的开发；
熟练使用python，机器学习，深度学习，大模型训练和应用；
如果我能帮上您的忙，请点击“立即预约”或“发布需求”！
工作经历
2021-10-12 -2023-03-01快手推荐算法工程师已认证
参与主站精排和海外精排工作，基于亿级用户推荐模型迭代，取得时长收益。 主站精排： 特征优化：参与用户和视频测统计特征构建 目标优化：参与用户个性化目标建模，消除用户 bias 模型迭代：负责 ADFM-BSU 推全，长期兴趣序列自适应行为选择 业务项目：参与搜推联动项目，优化搜后看和看后搜流程 海外精排： 目标优化：负责个性化时长目标建模，wtd 时长建模 模型优化：负责 Dual Sim 在海外落地，参与 Sim3.0 在海外落地
2018-07-01 -2021-10-12Bigo推荐算法工程师
Likee，Imo Feed 信息流推荐： 基于千万用户，百万级用户，对短视频，图片，帖子资源构建推荐系统。负责精排，粗 排整个流程构建与优化，曾参与召回，重排优化。 精排：特征方面，特征挖掘，自动统计特征 adf，跨场景迁移特征，笛卡尔积交叉；session 特征挖掘（上次 session 间隔，行为频次分桶），sumpooling，DIN，MHA，CAN；模型优 化，LR，FM，DNN，DeepFM；权重网络：LHUC，L-LHUC；目标优化，DNN 单目标，多目标，分场景多目标，自动调参；目标相关性，ESMM，DBMTL，MMOE。 粗排：单目标，多目标 DSSM，DSSM+单塔，DSSM+交叉，离线缓存优化。 召回：基于先验行为的热门策略（包括单一维度热门，LR 多维度热门, 用户分群）； 协同类策略（ucf, icf,swing, postercf, labelcf）；泛化向量类策略（node2vec，graphemb，dnn-ucf， dnn-icf）；双塔类策略（单目标 DSSM，多目标 DSSM）,负采样优化。 重排：多样性打散 dpp，基于序列的多媒体类型预测。
教育经历
2015-09-01 - 2018-07-01北京大学软件工程硕士已认证
技能
作品
面向国内亿级短视频用户构建推荐系统，提升主站精排和海外APP的用户消费时长。 在特征工程的基础上，采用时长互动目标mmoe+长短期期兴趣序列sim架构，相比传统的DNN结构，提升效果明显。 搜推联动项目，结合搜索和推荐两大展位用户数据，优化不同场景下的时长。
02024-07-19 11:39
Bigo Likee，Imo Feed 信息流推荐：面向海外短视频消费用户，基于千万级月活构建短视频，图片，帖子资源推荐系统，提升用户观看vv，时长和互动行为。 技术方案：在用户，视频，上下文特征的基础上，构建多目标MMOE网络，并通过多目标自动调参优化多目标权重。 Likee Push 推荐：面向海外短视频消费用户，构建亿级用户批量推送Push推荐系统，提升用户点击率。采用汤普森采样+UCB筛选优质Push内容。 Hello 交友匹配：面向国内聊天交友用户，构建在线实时交友匹配系统，综合异性，兴趣，新老用户，等待时长等因素，提升新老用户留存，增加好友率和消费时长。采用二分图匹配算法，最大化匹配权重。
02024-07-19 11:39
