ricci001
资深算法工程师
百度 · 9年经验
日薪：
￥1600/8h
地点：
北京 海淀
时间：
下班后周六周日可工作日远程
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
工程能力：
（1）熟练使用Python、Go、C++语言。
（2）熟练使用Hive、Spark、MySQL、Redis。
算法能力：
（1）熟悉机器学习、广告、推荐系统相关的算法。
（2）了解自然语言处理、图像处理相关的算法。
其它：
（1）通过了英语六级考试，能阅读英文文献。
（1）熟练使用Python、Go、C++语言。
（2）熟练使用Hive、Spark、MySQL、Redis。
算法能力：
（1）熟悉机器学习、广告、推荐系统相关的算法。
（2）了解自然语言处理、图像处理相关的算法。
其它：
（1）通过了英语六级考试，能阅读英文文献。
项目经验
项目1：广告投放效果优化。
（1）指导算法工程师和实习生的工作，并与产品团队积极协作，推动策略和模型上线。
（2）开发并优化广告的CTR、CVR预估模型，全量上线后，投放效果有显著提升。
（3）基于word2vec等常用的NLP算法，提取广告的特征。
（4）优化广告投放系统的后端架构，提升系统稳定性。
项目2：推荐系统的开发和优化。
（1）实现了协同过滤、item2vec、DSSM等召回算法。
（2）实现了LR、GBDT、FM、DeepFM、MMOE等排序算法。
（3）优化推荐系统后端架构，提升系统的稳定性。
项目3：知识图谱的开发和优化。
（1）基于CRF、Bert等算法，实现了实体识别。
（2）优化后端架构性能，并实现了知识图谱的可视化。
项目4：基于WebKit内核的浏览器的开发。
（1）修改WebKit内核，实现了双目立体3D图形的显示，用于适配3D显示器。
（1）指导算法工程师和实习生的工作，并与产品团队积极协作，推动策略和模型上线。
（2）开发并优化广告的CTR、CVR预估模型，全量上线后，投放效果有显著提升。
（3）基于word2vec等常用的NLP算法，提取广告的特征。
（4）优化广告投放系统的后端架构，提升系统稳定性。
项目2：推荐系统的开发和优化。
（1）实现了协同过滤、item2vec、DSSM等召回算法。
（2）实现了LR、GBDT、FM、DeepFM、MMOE等排序算法。
（3）优化推荐系统后端架构，提升系统的稳定性。
项目3：知识图谱的开发和优化。
（1）基于CRF、Bert等算法，实现了实体识别。
（2）优化后端架构性能，并实现了知识图谱的可视化。
项目4：基于WebKit内核的浏览器的开发。
（1）修改WebKit内核，实现了双目立体3D图形的显示，用于适配3D显示器。
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ricci001
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（2）熟练使用Hive、Spark、MySQL、Redis。
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（1）熟悉机器学习、广告、推荐系统相关的算法。
（2）了解自然语言处理、图像处理相关的算法。
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（1）熟悉机器学习、广告、推荐系统相关的算法。
（2）了解自然语言处理、图像处理相关的算法。
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（1）指导算法工程师和实习生的工作，并与产品团队积极协作，推动策略和模型上线。
（2）开发并优化广告的CTR、CVR预估模型，全量上线后，投放效果有显著提升。
（3）基于word2vec等常用的NLP算法，提取广告的特征。
（4）优化广告投放系统的后端架构，提升系统稳定性。
项目2：推荐系统的开发和优化。
（1）实现了协同过滤、item2vec、DSSM等召回算法。
（2）实现了LR、GBDT、FM、DeepFM、MMOE等排序算法。
（3）优化推荐系统后端架构，提升系统的稳定性。
项目3：知识图谱的开发和优化。
（1）基于CRF、Bert等算法，实现了实体识别。
（2）优化后端架构性能，并实现了知识图谱的可视化。
项目4：基于WebKit内核的浏览器的开发。
（1）修改WebKit内核，实现了双目立体3D图形的显示，用于适配3D显示器。
（1）指导算法工程师和实习生的工作，并与产品团队积极协作，推动策略和模型上线。
（2）开发并优化广告的CTR、CVR预估模型，全量上线后，投放效果有显著提升。
（3）基于word2vec等常用的NLP算法，提取广告的特征。
（4）优化广告投放系统的后端架构，提升系统稳定性。
项目2：推荐系统的开发和优化。
（1）实现了协同过滤、item2vec、DSSM等召回算法。
（2）实现了LR、GBDT、FM、DeepFM、MMOE等排序算法。
（3）优化推荐系统后端架构，提升系统的稳定性。
项目3：知识图谱的开发和优化。
（1）基于CRF、Bert等算法，实现了实体识别。
（2）优化后端架构性能，并实现了知识图谱的可视化。
项目4：基于WebKit内核的浏览器的开发。
（1）修改WebKit内核，实现了双目立体3D图形的显示，用于适配3D显示器。
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