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北京其它兼職程序員

ID：225340

空

搜索算法工程師

公司信息：
美團

工作經驗：
2年

兼職日薪：
500元/8小時

兼職時間：
周六
周日

所在區域：
北京
東城

技術能力

熟悉 Linux 系統，Python，shell，Hadoop 等。了解并可以使用 c++，Java，PHP，MySQL。
熟悉機器學習常用算法模型。LR，SVM，決策樹，樸素貝葉斯等。
熟悉常用深度學習模型等。RNN，LSTM，BERT等。
熟悉 NLP 中文本分類相關算法，熟悉文本相關性算法等。熟悉文本數據處理流程。
熟悉廣告算法相應術語，搜索廣告流程等。
熟悉搜索算法整體流程，各個模塊涉及算法等。

項目經驗

一、查詢分類升級
項目簡介:查詢分類是將查詢詞進行自動化分類的過程，由于目前線上查詢分類為樸素貝葉斯模型+相應規則，模型較為陳舊，需要對現有的模型進行更新升級。
個人工作:
1、模型訓練。根據標注數據，利用 TextCNN 進行模型訓練，并調整相應的一些參數，得到模型。
2、微調。根據分類得到的結果，加入相應的規則，提高其預測準確率。
3、工具封裝。將 textCNN 模型參數進行提取，利用 c++編譯成可以執行的 bin 文件，當做日常查詢分類工具。
4、上線。將模型進行上線，并觀察效果。成果收益:完成查詢分類模塊升級，使最終分類準確率絕對值提升 5%，并將模型進行封裝，作為組內公共工具使用。
二、華章:查詢詞-文章內容相似性模型開發
項目簡介:華章項目是泛搜索場景的一種，旨在提高搜索廣告整體收入。當用戶搜索特定詞匯時，為用戶推薦相應的文章并展示在頁面，當用戶點擊該文章時，在跳轉頁為用戶展示相關廣告。
個人工作:
1、文本相關性模型獲取。根據已有標注訓練數據，利用 bert 模型進行相關性模型訓練，最終得到相關性模型工具。
2、query 文章配對。利用 bert 模型對 query 和文章相關信息，包括標題等信息，進行相關性結果獲取，并進行排序處理，得到查詢詞和文章集合的配對。
3、多路召回。根據原始詞表進行推薦文章召回，根據反向切詞進行推薦文章召回。成果收益:完成華章新產品項目，使總體消耗提升 2%，并將 bert 相關性模型進行封裝，作為組內公共工具使用。
三、下方推薦廣告:以詞推詞模塊開發
項目簡介:為了提升搜索廣告整體的廣告覆蓋率(PVR)等，需要對上方未出現廣告的情況下，對查詢詞進行詞語推薦，并利用推薦詞進行廣告召回，并展示在下方，故稱為下方推薦廣告。
個人工作:
1、推薦詞獲取。利用向量傳播算法，利用網頁側 query 和點擊 URL 數據，進行迭代求取，最終得到查詢詞和推薦詞集合。
2、進行多路召回。根據原始詞表進行詞匯召回，根據反向切詞進行推薦詞召回。成果收益:完成下方推薦廣告開發，整體廣告覆蓋率提升 4%，總消耗提升 8%。
四、文章向量獲取服務搭建
項目簡介:搭建輿情系統文章向量獲取服務，以供上游任務使用。例如相似文章獲取，熱點事件發現等。
個人工作:
1、調研文章向量獲取服務方式，并選擇相應模型進行實驗開發。
2、使用 bert 和 fasttext 模型進行實驗分析，并利用相應數據訓練模型。
3、使用 python diango 框架進行服務搭建，并利用 uwsgi 和 nginx 提供服務并發請求數量。成果收益:完成整體服務搭建，bert 和 fasttext 實驗結果滿足線上可用，其中 fasttext 并發請求量可以達到 4000，bert 并發請求量可以達到 1000 左右。
五、相似文章獲取服務搭建
項目簡介:針對業務需求，需要從文章庫中獲取最相似的 topk 文章，由于庫文章數量較多，需要一種快速獲取相似文章的方式，故需要調研并開發快速獲取相似文章的服務。
個人工作:
1、調研相似文章獲取相關方法。
2、使用 facebook 的 faiss 框架進行文章索引的存儲，使用其中 indexIVFFlat 方法和 IndexIVFPQ 索引進行存儲。
3、使用 python diango 框架進行服務搭建，提供 4 種不同索引的增刪查的方式，并利用 uwsgi 和 nginx 提供服務并發請求數量。成果收益:完成整體服務搭建，使用 faiss 框架進行構建的方式可以由原來分鐘級別的時長縮短到毫秒級別，并支持批量文章同時訪問，時間依然為毫秒級別，并發搜索請求量可以達到 4000 左右。