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专业技能
精通机器学习与图计算算法，包括XGBoost、DeepFM、Node2vec、GraphSage、GAT、RGCN等模型，具备算法选型与调优经验。熟练掌握Python、Scala、Hive等编程语言，精通Hadoop与Spark分布式计算框架的执行原理及性能调优。熟悉特征工程、模型训练与评估全流程，具备大规模数据处理与分析能力。
工作履历（脱敏处理）
作为算法工程师，主导电商平台推荐系统研发，构建多维度特征体系并完成CTR模型选型与训练，提升用户点击率15%。开发同购商品图谱分析系统，通过Node2vec与LSH算法挖掘潜在关联商品，实现搜索推荐准确率提升20%。持续优化Spark任务执行效率，降低计算资源消耗30%，支撑日均亿级数据处理需求。
项目经验（脱敏处理）
项目一：个性化推荐系统优化（2019.10-2019.12）
构建基于深度学习的CTR预测模型，设计sku、品类、品牌等多维度特征体系，通过XGBoost、DeepFM等算法对比实验，最终提升推荐点击率15%。采用实时特征融合技术，实现用户行为动态建模，支持千人千面的个性化文案推荐。
项目二：商品同购图谱分析（2020.6-2020.11）
设计用户共购图谱构建方案，通过两两商品组合生成三元关系数据，应用Node2vec算法进行图采样，结合word2vec生成商品向量表示。利用LSH算法实现高效相似商品检索，支撑同购商品推荐场景，提升搜索转化率20%。
驻场外包优势
服从性高
严格遵守甲方管理制度
技术扎实
3年项目实战经验
可长期驻场
接受异地项目外派
快速响应
24小时内可到岗
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