一路上有泥
算法工程师 · 2年经验 · 腾讯科技有限公司
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技术能力
1. 熟练掌握C/C++和python语言编程，熟悉linux开发环境，有扎实的数据结构和算法设计功底；
2. 熟悉推荐业务常用理论和算法，在多个领域（如排序模型，召回模型，用户画像，深度学习等）有两年以上实际工作经验；
3. 有优秀的逻辑思维能力和数据分析能力，善于分析和解决问题；
4. 有推荐系统，广告系统，搜索引擎等开发经验；熟练掌握机器学习、深度学习的基础理论和方法，并在自然语言处理任务中有实际应用经验；
5. 熟练使用一种或几种深度学习框架（如tensorflow、caffe、mxnet、pytorch等），熟悉spark、hadoop分布式计算
6. 就读过统计学专业，对统计建模知识比较熟悉
2. 熟悉推荐业务常用理论和算法，在多个领域（如排序模型，召回模型，用户画像，深度学习等）有两年以上实际工作经验；
3. 有优秀的逻辑思维能力和数据分析能力，善于分析和解决问题；
4. 有推荐系统，广告系统，搜索引擎等开发经验；熟练掌握机器学习、深度学习的基础理论和方法，并在自然语言处理任务中有实际应用经验；
5. 熟练使用一种或几种深度学习框架（如tensorflow、caffe、mxnet、pytorch等），熟悉spark、hadoop分布式计算
6. 就读过统计学专业，对统计建模知识比较熟悉
项目经验
1. 基于公司产品的用户数据，进行了原始数据抽取，数据探索分析，数据预处理（包括数据清洗、缺失值处理、数据变换、构建专家样本以及模型构建），基于tensorflow进行模型训练和预测，结果表明，离线auc提升1.2%，在线指标提升0.3%
2. 在广告推荐项目中，样本优化上，参考业界主流样本使用方法，使用策略随机负采样以及难样本采样，模型召回率+8%以上，较大程度提升模型能力。模型结构优化上，对不同流量不同站点进行多塔分别建模，能够有针对性的学习各个站点之间的不同，多塔结构能够更好的适配业务下多个场景。
3. 某家建筑公司去竞标，招标方给出竞标方案，需要确定投标价格使公司中标概率更大。由于投标得分是对所有投标人的投标价格进行一定的运算得到，得分高者中标。所以先假设投标价格服从某个分布，依据竞 标方案模拟竞标过程，问题的关键在于投标价格的分布。由于投标价格影响因素太多不易量化，考虑先对历史数据分析总结出投标 价格的大致分布。最后得出投标价格近似服从双截断型伽马分布，对最终的中标有很大的参考性意义。
4. 为深层次掌握市场运行状态，我们需要基于历史数据对市场微观结构建立网络关系并进行分析。构建多维度异质网络关系:一是用网络模型重构数据结构，并分品种分客户多视角构建异质网络关系模型;二是通过网络桥 接性、聚团权重、聚团个数等技术指标对网络关系进行描述;最后分析关键节点客户特征及交易策略。最终从网络(k-core)的角度 来对市场的变化给出合理的解释，给大连商品交易所对市场的调控起指导作用。
2. 在广告推荐项目中，样本优化上，参考业界主流样本使用方法，使用策略随机负采样以及难样本采样，模型召回率+8%以上，较大程度提升模型能力。模型结构优化上，对不同流量不同站点进行多塔分别建模，能够有针对性的学习各个站点之间的不同，多塔结构能够更好的适配业务下多个场景。
3. 某家建筑公司去竞标，招标方给出竞标方案，需要确定投标价格使公司中标概率更大。由于投标得分是对所有投标人的投标价格进行一定的运算得到，得分高者中标。所以先假设投标价格服从某个分布，依据竞 标方案模拟竞标过程，问题的关键在于投标价格的分布。由于投标价格影响因素太多不易量化，考虑先对历史数据分析总结出投标 价格的大致分布。最后得出投标价格近似服从双截断型伽马分布，对最终的中标有很大的参考性意义。
4. 为深层次掌握市场运行状态，我们需要基于历史数据对市场微观结构建立网络关系并进行分析。构建多维度异质网络关系:一是用网络模型重构数据结构，并分品种分客户多视角构建异质网络关系模型;二是通过网络桥 接性、聚团权重、聚团个数等技术指标对网络关系进行描述;最后分析关键节点客户特征及交易策略。最终从网络(k-core)的角度 来对市场的变化给出合理的解释，给大连商品交易所对市场的调控起指导作用。
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