6年搜索广告算法经验，精通CTR/CVR预估模型，主导亿级流量广告系统优化，eCPM提升42%，Revenue增长35%
专注搜索与广告排序算法6年，深耕CTR/CVR预估、多目标优化、因果推断等领域。精通Wide&Deep、DeepFM、ESMM等主流模型，具备从特征工程到模型部署的全链路优化能力。曾主导多个亿级流量广告系统升级，累计创造营收增长超5亿元。熟悉TensorFlow Serving在线推理与Spark离线训练，具备扎实的大规模分布式系统经验。
• 主导巨量引擎搜索广告排序模型重构，引入多任务学习(MTL)框架同时优化CTR、CVR、停留时长，eCPM提升42%，广告主ROI改善28% • 研发因果推断去偏技术，解决位置偏差(Position Bias)与选择偏差(Selection Bias)问题，通过IPS加权与DR估计使模型无偏性提升35% • 设计实时特征计算平台，整合用户即时行为、上下文环境等动态信号，特征新鲜度从小时级提升至秒级，支撑QPS峰值50万+ • 搭建自动化实验平台，支持快速AB测试与多变量分析，实验迭代周期从2周缩短至3天，累计完成800+次算法实验
• 负责百度搜索广告精排模型优化，引入Transformer建模查询-广告交互关系，NDCG@10提升15%，点击率提升18% • 开发长尾Query理解模块，基于BERT进行语义扩展与意图识别，覆盖率从65%提升至88%，长尾流量变现效率提升30% • 参与广告创意优选系统建设，采用多臂老虎机(MAB)策略平衡探索与利用，新创意冷启动周期缩短50% • 优化模型服务性能，通过量化压缩与算子融合，将P99延迟从80ms降至40ms，节省服务器成本25%
• 参与商品搜索排序算法开发，优化LambdaRank与ListNet实现，MAP@10提升12%，搜索转化率提升8% • 构建用户行为序列特征，基于GRU建模点击路径，捕捉短期兴趣变化，特征重要性排名Top 20 • 开发离线评估工具链，支持AUC、GAUC、LogLoss等多指标快速验证，加速模型迭代 • 协助搭建特征存储系统Redis Cluster，日均读写请求超10亿次，命中率95%+
巨量引擎搜索广告智能排序系统升级，引入深度学习与因果推断技术，实现更精准的广告匹配与出价优化，服务百万广告主
百度搜索广告相关性优化项目，通过深度语义匹配与用户意图理解，提升广告与搜索Query的匹配精度
京东搜索长尾流量变现优化，针对低频Query设计专门的召回与排序策略，提升广告覆盖与转化
研究方向：信息检索与机器学习。GPA 3.7/4.0，专业排名前10%。发表SIGIR会议论文1篇，参与国家自然科学基金项目《个性化广告推荐算法研究》。担任研究生会学术部副部长。
GPA 3.6/4.0，获得校级二等奖学金2次。全国大学生数学竞赛二等奖。担任数学建模协会副会长，组织校赛活动。
阿里云官方认证的机器学习专家资质，掌握大规模广告算法训练与部署
国际权威的深度学习专项证书，系统掌握神经网络理论与广告算法应用
Apache Spark官方认证的数据处理能力证书，证明具备大规模分布式计算技能
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