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算法工程师求职简历范文
作者:锤子简历 2023/09/02 04:50:00
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求职意向

算法工程师 上海 薪资面议 随时到岗

教育背景

2020.x -2020x 锤子简历大学 计算机科学与技术

2020.x -2020x 锤子简历大学 计算机科学与技术

工作经验

2020.x -2020x 锤子简历信息技术有限公司 广告算法leader

      作为算法负责人,带10人小团队,从0到1搭建公司广告平台,业务范围涉及DSP粗排、精排模型优化、创意优选、DMP用户画像构建等,承载了几十亿流量规模,累计优化带来流量变现效率超过50%提升,多次获得公司最高绩效奖。

      1.粗排优化:基于平台发展进程,粗排实现了随机、基于统计模型、基于DSSM双塔模型迭代升级
      2.精排模型:CTR模型从最开始LR,到中期LR+GBDT,最后变为wide&deep模型,无论是特征工程还是模型迭代都具备较多经验;oCPC产品化过程中涉及问题主要是冷启动解决方案、基于PID成本控制、CVR模型迭代、稳定投放后扩量方案、基于ESMM的双出价模型优化深度转化,平台oCPC消耗覆盖率达到95%,赔付比例5%以下。
      3.技术层面:向量化,尝试过nn网络端到端以及离线预训练embdeding;排序性:除了常规pointwise排序模型,引入LTR的pairwise来解决流量和广告匹配问题;模型集成:对于多源异构数据,基于model ensemble的方案有效挖掘数据价值,提升模型流量识别能力。
      4.创意优选:特有的互动广告是一个三跳广告形式,中间涉及一跳素材、二跳模板、三跳广告样式,实现了多链路场景下创意素材组合优选方案。
      5.DMP用户画像:除常规年龄性别人口属性之外,基于APPLIST构建了多个用户隐式标签,涉及技术graph embdedding、word2vec、random walk、knn等,结合排序模型有较大收益
      6.算法模型:带领团队深耕模型迭代,实现了模型从传统LR到深度学习的升级,为公司整体算法模型NN化打下基础。

2020.x -2020x 锤子简历信息技术有限公司 广告策略算法

百度展示广告生态系统建设                     转化率预估、竞价机制                           2015.7-2018.3

    1.作为oCPC产品从0到1的核心开发人员,搭建了SDK、API对接等多种方式的数据搜集框架,基于深度转化数据构建了 一套 完整CVR预估模型,结合线上实时动态出价,有效 地控制了广告主投放成本,项目获得公司级别大奖。
    2. 系统初期采用了GFP计价模式,充分调研GSP以及VCG计价机制优劣,经过数次策略迭代,再保证短期内平 收益降幅较小的情况下完成了GFP到GSP的切换,为系统提供了良性发展生态


百度凤巢商品推广智能创意优化                DNN模型、动态创意                                2018.3-2018.8
    1. 线下粗选:抓取客户商品相关的创意素材(文本),语意切割得到创意片段,通过DNN分类模型挑选出优势片 段,多个片段经过组装得到片段序列,经过CTR模型粗选出优质的创意片段序列
    2.线上精选:粗选创意片段汇聚到知识图谱层次,商品基于知识图谱触发;在线CTR预估结模型合用户特征实 现千人千面,有效地提升了广告点击率

自我评价

本人15年计算机硕士毕业后,在百度3年多时间里主要从事广告算法策略的工作,对计算广告学有较深入的理解。18年作为算法负责人,在触宝从0到1搭建了一个中等规模广告平台,深知广告业务发展过程中所面临问题以及相应解决方案。另外,工作之余也会积极阅读学术界前沿paper,来提升自身学术水平;能适应高强度工作,有耐心有毅力,有较强的危机处理能力,团队意识强;能快速融入新的环境,是一个喜欢挑战并且富有激情的人。

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