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1月前来过
算法工程师
北京全职 · 2000/日 · 43500/月信用正常
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个人介绍
在搜索与人工智能领域深耕十年，曾服务于微软、快手及阿里巴巴等顶尖科技公司，并担任阿里P8搜索算法专家。职业生涯专注于搜索引擎核心算法的研发与优化，在召回、粗排、精排全链路体系上具备深厚的技术积累与实战成果。
我的技术专长覆盖信息检索（IR）、自然语言处理（NLP）与机器学习（ML） 的完整技术栈，并对前沿的大模型业务应用有深入的理解与实践。在搜索系统的关键要素上，如用户点击行为建模、查询-结果相关性优化、内容时效性排序以及海量搜索日志的深度挖掘等方面，拥有丰富的项目经验。
面对大模型技术浪潮，我积极将传统搜索技术与现代NLP能力相融合，在检索增强生成（RAG）系统的架构设计、性能调优，以及大模型的垂直领域微调（Fine-tuning） 等方向进行了卓有成效的探索，致力于构建新一代更智能、更精准的信息获取与问答系统。是一位兼具深厚理论基础、大规模系统实战经验与前沿技术视野的复合型专家。
我的技术专长覆盖信息检索（IR）、自然语言处理（NLP）与机器学习（ML） 的完整技术栈，并对前沿的大模型业务应用有深入的理解与实践。在搜索系统的关键要素上，如用户点击行为建模、查询-结果相关性优化、内容时效性排序以及海量搜索日志的深度挖掘等方面，拥有丰富的项目经验。
面对大模型技术浪潮，我积极将传统搜索技术与现代NLP能力相融合，在检索增强生成（RAG）系统的架构设计、性能调优，以及大模型的垂直领域微调（Fine-tuning） 等方向进行了卓有成效的探索，致力于构建新一代更智能、更精准的信息获取与问答系统。是一位兼具深厚理论基础、大规模系统实战经验与前沿技术视野的复合型专家。
工作经历
2020-11-16 -2021-12-31快手算法工程师
快手电商搜索相关性负责人 1. 深度语义匹配模型搭建：从 0-1 搭建基于 SBERT 的单塔匹配模型，优化训练数据，包括引入人工标注数 据，使用随机负采样以及 Hard negative mining 的方式选取简单和较难的负样本，GSB 评估显著获胜。 2. 在 query,title 基础上引入商品图片特征至 BERT 深度相关性模型中解决商品中图文不匹配的相关性问题。 3. 根据商品意图模型判定出的商品 query，通过统计商品意图 query 在历史搜索中的 GMV 以及订单消费次 数，通过策略动态调整商品 query 在综合搜索内的直播结果数量以提升整体 GMV。 l 快手 Hashtag 短视频搜索精排负责人 1. 从 0- 1 搭建了快手标签检索相关性特征服务，设计并实现了 100+特征提供相关性模型训练的能力。 2. 上线了标签搜索第一版基于多目标的 shared-bottom 精排模型，在 GSB 评测中获得较大收益以及线上 AB 评估（人均视频播放时长以及视频播放次数）中均取得较大 收益。 3. 上线 query, video
2016-03-29 -2020-11-13微软算法工程师
从 0-1 上线 VectorSearch(200 亿个网页)在 Bing 的第一轮排序算法中，并与传统的倒排索引技术相结合。 https://blogs.microsoft.com/ai/bing-vector-search/ 除了传统的机器学习技术外，利用深度学习技术优化 Bing 网页搜索的召回和粗排。
教育经历
2013-09-02 - 2016-03-29北京邮电大学计算机科学与技术硕士
在网络技术研究院攻读计算机专业硕士学位
技能
作品
阐述了WebRTC的发展现状以及基本原理，对现有的Oauth2实现方法进行详细分析，提出了基于Oauth2的WebRTC系统中的统一用户认证管理服务框架 关键词 WebRTC Oauth 统一认证管理框架
02023-05-06 07:30
