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专业技能
精通推荐系统架构设计与算法优化，擅长基于协同过滤(CF)、深度兴趣网络(YouTubeNet)、序列模型(SASRec)及Wide & Deep框架的个性化推荐方案设计。具备知识图谱构建与图神经网络(GNN/GraphSAGE/GCN)在推荐场景的融合应用经验。熟练使用Python进行数据建模，精通Spark生态组件及TensorFlow/Keras深度学习框架。熟悉特征工程、模型调优及分布式计算技术。
工作履历（脱敏处理）
主导推荐系统架构升级，完成商详页、购物车等核心场景的个性化推荐方案设计，实现用户点击率提升15%。研发基于深度学习的新闻分类系统，通过TextCNN/TextRNN模型优化，使线上分类准确率提升至99%。构建query-title语义理解模型，采用BERT预训练技术生成高质量向量表征，显著提升匹配精度。开发实时向量召回引擎，基于Faiss框架实现毫秒级检索响应，支撑千万级QPS业务需求。
项目经验（脱敏处理）
主导线上新闻分类算法重构项目，完成从传统机器学习到深度学习的架构迁移。通过TextCNN和TextRNN模型优化，使分类准确率提升至99%。设计query-title数据预处理流程，构建包含多维度特征的训练集。采用BERT预训练模型生成高质量语义向量，结合DSSM匹配模型提升匹配精度。开发基于Flask的实时向量召回引擎，集成Faiss框架实现高效检索，支撑日均亿级请求的实时推荐服务。
驻场外包优势
服从性高
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技术扎实
6年项目实战经验
可长期驻场
接受异地项目外派
快速响应
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