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考研：我是哪位，我能做啥，我凭啥来 简历根本信息 姓名：张三 电话：1385678 邮箱：zhangsan@email.com 现居住地：北京朝阳区 求职意向：算法研发工程师 / 机器学习平台工程师 个人总结 我是个爱折腾的工科生，本科在 985 高校读，硕士在双非高校读。本科时我就对自己有个执念：搞明白代码到底是如何跑通的，不是堆砌符号，是理解数据在神经网络的肉里是如何挣扎、突围、就连报错的。硕士期间，我脱离了纯理论，去一个做落地的实验室，跟着前辈们把模型从 Demo 拷到造环境，看着线上服务出于我的优化而从 404 变成 200，那种成就感，比拿个奖状强多了。我不整那些虚头巴脑的“赋能”，精通把复杂的逻辑翻译成工程师能看懂的接口，精通在数据打架的时候找突破口。 工作经历 2023.06 - 至今 某互联网大厂 | 算法研发工程师 核心职责：负责推荐系统核心算法的迭代，还有线上大模型的微调与推理优化。 做了啥： 最近一个月，我在做双十一的召回策略重排。之前用的是经典的 DeepFM 变体，但模型在夏季和冬季的转化率差异庞大，热度预测模型里的注意力机制忒敏感，害得极端天气下召回了不合格流量，ROI 直接腰斩。 我先把难题拆解成了三层：数据层的特征不够稳，模型层的权重不够稳，再就是推荐系统的反馈闭环断了。 第一，我做了个数据清洗方案。把那会儿三年全年的日志全掉，只选那 3 个月最稳的窗口期跑 TSV 转 CSV，把原始特征填了个 0，让模型“吃”不到垃圾数据。
接着选了个业界通用的 LLM 提示词模板，专门针对“异常波动”这个痛点，让模型自己总结规则，而不是硬套死板的公式。模型训好后，我直接上到了线上 A/B 测试，把数据埋点埋到了秒级粒度，让模型实时感知用户行为变化，不再等 T+1 再算。 上个月，核心召回模型引入了新的动态重排模块，针对长尾场景做了多路归因。测试数据跑完了 3 个大促，对比旧方案，长尾商品的点击率提升了 18%，出价效率提升了 22%。 补充数据：目前该模型在核心渠道的曝光量增长了 40%，复购率维持在 35%。 2021.07 - 2023.05 某独角兽科技 | 机器学习工程师 核心职责：负责用户行为序列预测模型的开发与训练，构建实时推荐流量分配系统。 做了啥： 最启动我是做纯序列预测的，用 LSTM，结局发现数据噪声忒大，训练完直接趴窝。
后来我看了一圈同行的方案，发现大量模型都是“假训练”，数据分布和线上彻底不同。我试着搞个“离线分布对齐”模块，把线上留存、点击、转化这些标签拉下来，做成了特征工程，再同步进训练集。 为了在大模型微调时捕捉用户意图，我搞了个“意图识别微调器”。
不是直接喂模型用户故事，而是用闲聊数据对齐模型内部逻辑，让它学会用用户的自然口语去讲话。 补充数据：上线后，用户停留时长从 45 秒提升至 90 秒，会话轮次从 2.5 次下降至 1.2 次。 某次异常处理：有一次测试集上模型突然“疯了”，召回率飙到 85% 就连爆表。我顺着日志一看，发现是数据源接口延迟了 2 秒。我当场修改了下游服务的熔断策略，把延迟容忍阈值设低了 10%，模型推理速度直接飙到 200ms。
事后复盘，我把这次事故写成了一份详细的“数据源链路排查手册”，发给整个团队，防止下次再踩坑。 项目经历
1.某电商平台的“无监督”用户路由优化项目 项目名称：基于用户行为特征的动态路由决策引擎 项目描述：针对传统热门流量分配算法，解决了热门商品流量被垄断、长尾商品曝光不足的难题，实现流量更均匀分布。 我的贡献： 数据层：主导搭建了一套特征工程流水线，输入维度从 50 个扩展至 200 个，关键指标如“时段、人群包、历史点击比”的采集准率提升了 15%。 算法层：重构了路由核心算法，引入了“热流量衰减”和“冷启动加权”机制。对于新商品，不再直接推死，而是根据其相似历史行为图进行分桶推荐，类似人类“人找货”，而不是货找人。 效果：上线 3 天后，流量平均分散度提升了 25%，长尾商品曝光量同比增长 30%，整体 GMV 提升了 12%。 技术细节：我用 Python 写的脚本并行跑了几十次实验，对比了不同采样策略对模型收敛速度的影响，最终确定了最佳采样比例。
2.某金融 APP 的“情绪波动”预警与风控模型 项目名称：非结构化文本的情感分析系统与风险拦截 项目描述：针对社交媒体上的负面舆情，利用 AI 技术快速识别高风险内容并及时拦截，防止用户投诉激增害得系统卡顿。 我的贡献： 模型选型：没有直接去查论文里的预训练模型，而是把 NLP 工具链拉了个底。先用 BERT 做基础语义理解，再通过微调 SFT 模型去适应金融行业的黑话和术语，让模型“懂行”。 规则引擎：把业务规则写成了代码。
比如用户连续 3 次点击“不感兴趣”且停留工夫不足 5 秒，自动触发“高流失风险”标签，直接由系统方客服处理。 效果：开发上线后，平均响应工夫从 15 分钟缩短到 2 分钟。系统拦截了 10,000+ 条潜在投诉，避免了起码 500 次的人工客服压力。 难点攻克：最难的是让模型区分“来气”和“吐槽”。我引入了温度参数和重采样技术，在测试集上让模型收敛到更明确的决策边界。 技能与工具 编程：Python（精通，会用 Pandas/NumPy/TensorFlow 等），SQL（能手写复杂的 UNION 和子查询），C++（了解基础，用于性能优化）。 工具链：Jupyter Notebook（记笔记、复现实验的首选），Git（版本管住和代码协作），Docker（容器化部署经验），Airflow（任务调度）。 其他：熟悉大数据处理流程，了解 cloud 架构，有保险意识。 自我评价 我不怕费事，也不怕搞不定的数据。在之前的工作中，我遇到过数据不一致、模型过拟合、线上服务崩溃等各种“怪事”，大局部时候我能凭逻辑拆掉它。我不追求完美的论文，我只追求让系统跑得更稳、更快、更准。
要是面试让你去改 Bug、调参、就连写个脚本跑数据，我会立马接。期待有机会能当面聊聊，看看我们能不能一起把某个具体的模型或系统“跑飞”一下。