UP简历 小U

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个人总结

资深广告点击预测工程师,精通机器学习、深度学习及大数据技术在广告推荐系统中的应用。在用户行为建模、特征工程、模型优化及大规模系统部署方面拥有丰富经验,致力于通过创新算法提升广告投放效率和用户体验,实现业务增长。具备优秀的分析问题和解决问题能力,熟悉敏捷开发流程。

工作经历

高级广告算法工程师

字节跳动

2021-07 - 2024-07
  • 深度参与字节跳动核心广告平台的点击率(CTR)预估转化率(CVR)预估模型研发与优化,负责从数据探索、特征工程到模型训练、评估及线上部署的全流程。
  • 主导设计并实现了新的用户行为序列建模方案,利用Transformer等深度学习架构捕捉用户长期兴趣,使CTR预估准确率提升了3.5%,广告收入增长2%以上。
  • 负责大规模特征工程,包括实时特征、交叉特征和嵌入特征的生成与管理,处理万亿级别的数据,有效提升模型表达能力,特征维度增加15%
  • 优化模型服务架构,将线上推理延迟降低了20%,支持日均百亿级的实时预测请求,确保系统高并发和稳定性。
  • 通过A/B测试验证新模型和策略的业务效果,平均每次迭代带来百万美元级的收入增益。
  • 与产品、数据团队紧密协作,将算法成果转化为实际产品功能,例如智能出价、预算控制等。

机器学习算法实习生

腾讯广告

2020-07 - 2020-12
  • 参与广告推荐系统中召回算法的优化,负责基于Graph Neural Network的召回策略研究与实现。
  • 协助构建大规模用户-广告图谱,通过节点嵌入和图卷积网络挖掘潜在的用户兴趣和广告关联,召回率提升了10%
  • 熟悉线上A/B测试流程及结果分析,参与实验设计与评估,验证算法有效性。
  • 学习并实践了大数据平台(Hadoop, Spark)上的数据处理和模型训练。

项目经历

基于多模态信息的广告点击预测系统

个人研究项目

2020-03 - 2021-05
  • 背景:传统广告点击预测主要依赖文本和用户历史行为,本项目旨在探索融合图片、视频等多模态信息提升预测精度。
  • 角色:项目负责人及核心算法开发者。
  • 技术栈:PyTorch, TensorFlow, OpenCV, BERT, ResNet, XGBoost。
  • 成果:设计并实现了多模态特征融合网络,通过注意力机制融合文本、图像和视频特征,在公开数据集上点击预测精度(AUC)提升了4.2%,相对基线模型错误率降低18%。该项目成果为后续工作中的多模态广告理解奠定了基础。

教育背景

清华大学

硕士 · 计算机科学与技术

2018-09 - 2021-07

北京大学

学士 · 计算机科学与技术

2014-09 - 2018-07

技能专长

编程语言

Python · Java · C++

机器学习/深度学习

TensorFlow · PyTorch · Scikit-learn · XGBoost · LightGBM

大数据技术

Hadoop · Spark · Hive · Kafka · SQL

算法与模型

CTR/CVR预估 · 推荐系统 · 特征工程 · 序列建模 · 图神经网络

云平台与工具

AWS · Git · Docker · Kubernetes

热门进阶2025/8/11

广告点击预测工程师简历范文

广告点击预测工程师 互联网 1-3年经验

本简历范文专为广告点击预测工程师量身定制,突出机器学习、深度学习在广告推荐系统中的应用,强调模型优化、算法创新和数据分析能力,助您在激烈的市场竞争中脱颖而出。

核心亮点

聚焦广告点击预测核心技术,展现专业深度
强调机器学习与深度学习在实际项目中的应用经验
突出数据分析、模型优化及算法创新能力
提供可复用的简历结构与内容模板,高效撰写

适用人群

本范文特别适合广告点击预测工程师岗位的求职者参考学习, 通过具体的工作经历和项目经验展示,帮助您了解如何突出互联网 行业的核心竞争力。

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