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数据/算法 · 高级 · 蓝天
联系方式
13800000044
luhuaiyuan@example.com
专业技能
算法架构设计
推荐 / 搜索 / 广告算法
实验平台 / 因果推断
大模型应用 / 微调
团队管理 / 技术指导
精通推荐/搜索/广告算法全链路架构，有多场景算法方案设计与落地经验 精通实验平台搭建与因果推断方法论（A/B测试、DID、PSM、Uplift建模） 熟悉大模型应用技术栈（LLaMA微调、RAG、Prompt Engineering），有落地经验 精通机器学习/深度学习算法原理，有模型架构设计与优化经验 精通Python/PyTorch/Spark/TensorFlow，有大规模数据处理与模型训练经验 有3-5人算法团队管理经验，擅长算法方法论沉淀与人才培养
资格证书
大学英语六级（CET-6）
陆怀远
男 | 生日: 1995/2 | 北京
在职-考虑机会（一个月内到岗） | 8年工作经验 | 高级算法工程师 / 数据科学负责人 | 40-60K
个人优势
- 具备算法体系从0到1的架构设计能力，能主导从业务问题定义、算法方案设计到规模化落地的完整闭环
- 精通推荐/搜索/广告/增长多个算法方向，有跨场景算法架构设计经验
- 有实验平台搭建经验，能建立A/B实验体系与因果推断方法论
- 有3-5人算法团队带教经验，擅长算法方法论沉淀与团队能力建设
工作经历
XX互联网科技有限公司高级算法工程师 · Python / PyTorch / Spark / TensorFlow / A/B测试 / 因果推断 / 推荐系统2021/4-至今
内容
- 负责公司核心产品的算法体系设计与落地，产品DAU 800万+
- 主导推荐系统全链路架构升级（召回→粗排→精排→重排）
- 搭建A/B实验平台与因果推断体系，推动数据驱动决策机制
- 指导3名初级/中级算法工程师，建立算法评审与方法论沉淀机制
成绩
- 推荐系统全链路升级后，核心场景CTR提升约25%，用户使用时长增加约20%
- A/B实验平台上线后，实验迭代周期从2周缩短至3天，实验采纳率从35%提升至55%
- 通过因果推断方法评估算法长期价值，避免3次短期指标提升但长期有害的算法上线
- 带教的3人中2人在半年内独立负责模块
XX网络技术有限公司算法工程师 · Python / PyTorch / XGBoost / Spark / 推荐算法 / CTR预估2018/7-2021/3
内容
- 负责电商平台推荐算法开发与优化
- 参与搜索排序与广告CTR预估模型开发
成绩
- 推荐算法优化后，首页点击率提升约20%，转化率提升约15%
- 广告CTR预估模型AUC从0.75提升至0.81，广告收入提升约12%
项目经历
推荐系统全链路架构升级算法架构负责人2022/3-2023/6
内容
- 背景：原推荐系统仅使用单路召回+LR排序，效果遇到瓶颈，用户使用时长增长放缓
- 设计全链路架构升级方案：多路召回（协同过滤/向量召回/热度召回）→粗排（双塔模型）→精排（DeepFM/DIN）→重排（多样性/打散）
- 设计多目标排序方案：在点击率目标基础上增加时长、转化、多样性指标
- 搭架特征平台与模型训练 pipeline，支持天级模型迭代
- 设计A/B实验方案，验证各环节优化效果
成绩
- 核心场景CTR提升约25%，用户使用时长增加约20%
- 推荐内容多样性指标（品类覆盖数）从15提升至35
- 模型迭代周期从2周缩短至3天，实验采纳率从35%提升至55%
A/B实验平台与因果推断体系建设项目负责人2024/1-2024/10
内容
- 背景：公司A/B实验流程不规范，缺乏统计功效评估，实验结论可靠性不足
- 设计A/B实验平台架构：实验配置→流量分配→数据采集→统计分析→决策建议
- 引入因果推断方法论（DID、PSM、Uplift建模）评估算法长期价值
- 建立实验指标监控体系，覆盖短期指标（CTR/转化率）与长期指标（留存/LTV）
- 组织算法实验培训，提升团队实验设计能力
成绩
- A/B实验平台上线后，实验迭代周期从2周缩短至3天，实验采纳率从35%提升至55%
- 通过因果推断方法评估算法长期价值，避免3次短期指标提升但长期有害的算法上线
- 实验平台成为公司算法迭代核心基础设施，被纳入新算法上线必选流程
教育经历
XX大学计算机科学与技术 硕士2015/9-2018/6
- 研究方向：机器学习与数据挖掘；发表CCF-B类会议论文2篇