I.R.V.I.N.G💪的案例列表
作者：I.R.V.I.N.G💪 · 共 2 个案例
推荐排序优化
面向短视频内容平台的推荐排序优化项目。在负责用户近期行为特征、候选集分层和多目标排序模型改造，并完善离线评估、A/B 实验、灰度发布与监控告警链路。项目上线后，点击率提升约 5%，有效观看时长提升约 7%，排序服务 P99 延迟降低约 20%，同时沉淀出可复用的召回与排序组件，支持其他内容场景快速接入。
实时特征平台
参与建设面向推荐和搜索业务的实时特征与模型服务平台，负责特征计算、数据质量校验、在线缓存及推理接口设计。通过统一特征口径、完善监控告警和失败降级机制，新模型接入周期缩短约 30%，关键接口 P99 延迟降低约 18%，减少重复开发和线上排障成本。作为高级开发工程师，承担核心模块设计、技术评审和跨团队推进，平台最终服务于多个业务团队。
案例判断参考
I.R.V.I.N.G💪的案例列表
推荐排序优化
面向短视频内容平台的推荐排序优化项目。在负责用户近期行为特征、候选集分层和多目标排序模型改造，并完善离线评估、A/B 实验、灰度发布与监控告警链路。项目上线后，点击率提升约 5%，有效观看时长提升约 7%，排序服务 P99 延迟降低约 20%，同时沉淀出可复用的召回与排序组件，支持其他内容场景快速接入。...
实时特征平台
参与建设面向推荐和搜索业务的实时特征与模型服务平台，负责特征计算、数据质量校验、在线缓存及推理接口设计。通过统一特征口径、完善监控告警和失败降级机制，新模型接入周期缩短约 30%，关键接口 P99 延迟降低约 18%，减少重复开发和线上排障成本。作为高级开发工程师，承担核心模块设计、技术评审和跨团队推进，平台最终服务于多个业务团队。...
