Jessica.Wang🌸
高产品经理 · 3年经验 · 上海国民集团健康科技有限公司
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技术能力
国民集团是一家以社交电商、智能硬件、金融保险、健康四项业务并行的公司，
产品团队 23 人。
我在职期间主要负责公司的 BI 可视化系统、社交电商的推荐、智能硬件的推荐、运营后台
的相关业务功能。
逻辑思维清晰；
熟悉前后端设计，BI 主流产品设计，推荐算法
电商aop小程序设计
可以快速接收需求并制定优先级提供解决方案
在开发和业务方之间可以保持良好的关系。
产品团队 23 人。
我在职期间主要负责公司的 BI 可视化系统、社交电商的推荐、智能硬件的推荐、运营后台
的相关业务功能。
逻辑思维清晰；
熟悉前后端设计，BI 主流产品设计，推荐算法
电商aop小程序设计
可以快速接收需求并制定优先级提供解决方案
在开发和业务方之间可以保持良好的关系。
项目经验
1.华为合作的推荐一期
>开发时间/开发周期：2019.3-2019.7
>项目过程：
1）推荐算法设计：采取 5 路召回的方式：物品类数据相似度计算得到相似度商品集、用户
类数据相似度计算得到相似历史商品集、基于用户/商品的协同过滤，得到模型，进入候选
集、抽取用户商品强关联规则进入候选集、热点数据；再采取过滤系统和融合策略系统过滤；
用线上点击反馈训练 gbdy-lr 点击率模型、FTRL 模型。
2）冷启动问题提供热门推荐；利用用户数据做粗粒度的个性推荐；对于新加入的物品，利
用物品内容数据，将它们推荐给喜欢过和它们相似的物品的用户。
3）A/B test:根据推荐结果不断测试。
2.BI 可视化系统
>开发时间/开发周期：2019.1-2019.7
>项目过程：
1）系统设计：参考了现有的 Tablesu、PowerBI、BDP 等现有的主流产品，结合目前公司
的需求（查看 APP 的页面转化、流向），从埋点获取数据，将数据上报给大数据做数据清洗，
清洗后的数据展示给前端。
2）设计时以桑基图+漏斗图作为前端展示效果，满足多部门操作。
>开发时间/开发周期：2019.3-2019.7
>项目过程：
1）推荐算法设计：采取 5 路召回的方式：物品类数据相似度计算得到相似度商品集、用户
类数据相似度计算得到相似历史商品集、基于用户/商品的协同过滤，得到模型，进入候选
集、抽取用户商品强关联规则进入候选集、热点数据；再采取过滤系统和融合策略系统过滤；
用线上点击反馈训练 gbdy-lr 点击率模型、FTRL 模型。
2）冷启动问题提供热门推荐；利用用户数据做粗粒度的个性推荐；对于新加入的物品，利
用物品内容数据，将它们推荐给喜欢过和它们相似的物品的用户。
3）A/B test:根据推荐结果不断测试。
2.BI 可视化系统
>开发时间/开发周期：2019.1-2019.7
>项目过程：
1）系统设计：参考了现有的 Tablesu、PowerBI、BDP 等现有的主流产品，结合目前公司
的需求（查看 APP 的页面转化、流向），从埋点获取数据，将数据上报给大数据做数据清洗，
清洗后的数据展示给前端。
2）设计时以桑基图+漏斗图作为前端展示效果，满足多部门操作。
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