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个人介绍

搜索行业老兵

6年微软和快手搜索算法工程师经验,精通搜索算法重召回,粗排以及精排

熟悉信息检索/自然语言处理/机器学习的相关算法

对点击模型/相关性/时效性/大规模日志挖掘有相关经验者


工作经历

  • 2020-11-16 -2021-12-31快手算法工程师

    快手电商搜索相关性负责人 1. 深度语义匹配模型搭建:从 0-1 搭建基于 SBERT 的单塔匹配模型,优化训练数据,包括引入人工标注数 据,使用随机负采样以及 Hard negative mining 的方式选取简单和较难的负样本,GSB 评估显著获胜。 2. 在 query,title 基础上引入商品图片特征至 BERT 深度相关性模型中解决商品中图文不匹配的相关性问题。 3. 根据商品意图模型判定出的商品 query,通过统计商品意图 query 在历史搜索中的 GMV 以及订单消费次 数,通过策略动态调整商品 query 在综合搜索内的直播结果数量以提升整体 GMV。 l 快手 Hashtag 短视频搜索精排负责人 1. 从 0- 1 搭建了快手标签检索相关性特征服务,设计并实现了 100+特征提供相关性模型训练的能力。 2. 上线了标签搜索第一版基于多目标的 shared-bottom 精排模型,在 GSB 评测中获得较大收益以及线上 AB 评估(人均视频播放时长以及视频播放次数)中均取得较大 收益。 3. 上线 query, video

  • 2016-03-29 -2020-11-13微软算法工程师

    从 0-1 上线 VectorSearch(200 亿个网页)在 Bing 的第一轮排序算法中,并与传统的倒排索引技术相结合。 https://blogs.microsoft.com/ai/bing-vector-search/ 除了传统的机器学习技术外,利用深度学习技术优化 Bing 网页搜索的召回和粗排。

教育经历

  • 2013-09-02 - 2016-03-29北京邮电大学计算机科学与技术硕士

    在网络技术研究院攻读计算机专业硕士学位

技能

深度学习
机器学习
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作品
WebRTC系统中基于OAuth2的
统一用户认证管理服务框架研究

阐述了WebRTC的发展现状以及基本原理,对现有的Oauth2实现方法进行详细分析,提出了基于Oauth2的WebRTC系统中的统一用户认证管理服务框架 关键词 WebRTC Oauth 统一认证管理框架

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2023-05-06 07:30
更新于: 2022-02-14 浏览: 360