2024-06-26 -2026-04-09安居客算法工程师

工业推荐模型试验：基于业务场景探索新的排序和召回模型算法，搭建统一离线训练与评测流程，为精排/召回模型选型提供技术支持。代码：https://github.com/soaprockets/rank-recall。- 图文多模态特征与精排优化：负责商品图文多模态特征体系建设，将图像、文本等内容信息接入 Item 表征，融合到排序模型内提升线上推荐效果。CTR 提升 1.5%、CVR 提升 0.8%。- 用户增长算法优化：负责 C 端业主用户的会员潜客挖掘与广告推送策略，以及 B 端经纪人与用户/房源的匹配、排序及会员推送策略迭代；构建分人群筛选、排序与触达链路，支撑 C 端日均约 1,000 万 推送量，购买转化率较原策略提升约 30 倍；B端策略在试点城市落地，会员购买转化率约 15%。- 大模型内容治理与文本理解：基于 Prompt Engineering 与 Agent 工作流，构建虚假信息字段抽取、实体识别、自动审核及UGC 负面内容过滤、文本摘要能力，形成“抽取—校验—审核”闭环；离线测试集召回率约 95%，线上日均审核召回率约67%，提升内容治理自动化

2021-09-01 - 2024-06-29华东理工大学计算机科学与技术硕士

研究方向以传统图像增强为主，涉及光照调整，超分辨等低级视觉任务，参加过全国数学建模大赛。完成卫星在轨意图识别项目，包括卫星轨道数据行为预测和卫星部件分割等任务。多次参与国家自然基金课题申请和其他项目申报，在清华大学组织的国产计图深度学习框架比赛中取得不错的成绩。