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资深推荐算法工程师简历模板案例：

一句话介绍自己：世界属于那些勤于思考的人，更属于那些善于行动的人。

基本信息：

年龄：、性别：、学历：本科、电话：13800138000、邮箱：BD@100chui.com

求职意向：

资深推荐算法工程师、广东深圳、8K-10K、一周内到岗

教育背景：

2011.09-2015.06 | 锤子简历大学 | 软件工程

工作经验：

2019.01-2019.11 | 锤子简历公司 | 资深推荐算法工程师

• • 参与汽车之家智能营销项目，负责其中人工干预模块；
  • 负责实现智能营销广告投放用户行为数据的自动反馈，以帮助持续提升算法 CTR；
  • 负责APP 用户画像的优化，行为分析，为排序模型提供特征支持；
  • 负责以用户为单位，基于行为对其分群，分析页面浏览情况；
  • 负责以页面为单位，基于图论模型分析不同页面之间的跳转情况；

2016.01-2018.12 | 锤子简历公司 | 资深推荐算法工程师

• • 负责推荐算法架构的设计，领导推荐算法团队；
  • 负责个性化推荐方向的策略，用户画像，用户标签体系的建立，以及推荐系统的效果改进；
  • 负责应用数据挖掘，机器学习、深度学习等技术，为用户提供推荐和排序，提升个性化推荐的效果，改进用户体验；

实习经验：

项目经验：

自我评价：

之前一直从事硬件方面的工作，现在想从事人工智能深度学习方面的工作。在最近的半年时间里，自学了python、Tensorflow、CNN/RNN、ubuntu等大数据人工智能方面的知识。我深知在换行业和职业这种折腾的过程中会遇到很多困难，但我依然走上了这条道路，因为折腾在抵抗麻木的过程中，会让生活变得更有意思。希望各位HR能给个面试机会。

其他：

• 技能： 掌握 CNN、RNN、LSTM 等基本神经网络结构，熟练图像识别、分类和目标检测，熟练深度学习图像算法；熟悉 NLP，使用过自然语言处理方法中的文本情感分析、对话机器人、意图分析等；了解语音识别及其 CTC 等；了解 DNN 以及 CB、 CF、 GBDT 、 TF-IDF、 LR 等推荐系统常用算法。 掌握Python 、Java 的基本运用；熟练 Tensorflow，掌握 numpy、matplotlib 的基本使用；了解pytorch、Scikit-neuralnetwork、Scikit-learn、pandas 等函数包的使用；熟悉 DenseNet、ResNet、GoogleNet 等深度学习框架，掌握 Bert、attention、transformer 等新型热门自然语言处理技术，具备良好的数学基础和英语阅读能力；掌握最新人工智能框架常用的激活函数：ReLU、Tanh、sigmoid 等；熟练神经网络，且了解 SVM、KNN、决策树、随机森林、逻辑回归、Nave Bayes、EM、k-means、Adaboost 等传统机器学习算法以及常见数据分析方法；了解Q-learning、 Sarsa、 DQN、 Double DQN、 Policy Gradient、Actor Critic（DDPG、A3C、DDPO）等算法；了解分布式集群 HDFS、 MapReduce 及其生态圈组件（Hbase、 Hive 等）、Shell、ELK、微服务、SaaS 应用等；

• 语言能力： CET-4，掌握基本的听说读写能力；

• 兴趣爱好： 喜欢跑步，坚持每天晨跑一小时；

项目经历：

2018.01-2018.03 | 宠乐园推荐系统 |

• • 宠乐园是一款爱宠人群综合类社交平台，它包括：主题发布、趣味互动、社交圈粉、新型探索、萌系可爱等板块，该软件致力于给用户带来更好的用户使用体验，主要包括创建ALS 模型，召回商品，神经网络实现 CTR 预估，离线数据处理，实时推荐等等；
  • 使用 flume 收集用户日志，将用户行为采集到 HDFS，使用用户基本信息训练 K-Means聚类，解决用户冷启动问题，Spark streaming 实时处理 kafka 发送过来的点击日志，实时更新特征，实时更新召回集，使用 tfidf、textrank 提取物品关键词、主题词，使用 word2vec处理文本内容，构建物品画像；
  • 使用用户基本信息和用户的行为信息对用户标签化即构建用户画像，标签权重随时间指数衰减；解析用户行为日志，实时增加物品的点击次数等信息，将热门物品存入到 kafka中，查询 redis 中是否也有也存在此热门物品；

可使用此简历模板在线制作：

>>> https://www.100chui.com/resume/detail-189.html