韩欣妍
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教育经历
北京理工大学
软件工程
本科
2012年09月-2016年06月 2012.09-2016.06
软件技能
  • 熟悉Python,Matlab语言;
  • 掌握SVM,Kmeans,随机森林等机器学习算法理论;
  • 熟悉FCN,CNN等深度学习算法 熟悉常用的图像分割,目标检测等算法;
  • 熟练掌握SPM,FSL,ITK等医学图像处理软件和SPSS等数据分析软件;
工作经历
探探
搜索算法
2018年09月-2021年02月 2018.09-2021.02
  • 人脸档案化算法,在搜索算法基础上,设计散点模型,改善散点问题40%;
  • 设计落地业务指标,快速迭代监督指标,提高迭代效率30%;
  • 实现增量档案化,设计增量归档方案,在千万级别人口规模上实现日增图片归档,日增图片归档量提高40%;
  • 通过架构设计,多日检索性能提升约50倍,单日检索性能提升约 10 倍,召回率达99%以上。
快手
搜索算法
2016年06月-2018年07月 2016.06-2018.07
  • 短视频搜索算法,包括query分析和召回队列优化,提升相关性效果80%。

  • 满足用户潜在的地域需求,离线挖掘用户本地位置改写,本地位置点击数据,通过字典在线对query进行本地位置扩展,调整对应推荐队列,收集相关数据较之前提高20%。

  • 纠正用户误输入的查询,减少因误输入产生的错误提示40%, 基于信噪模型的纠错框架,解决站内中文纠错和国际化外语纠错,实现纠错交互样式(全替换和提示),优化用户交互体验,在用户调研中收集用户好评率提高32%。

  • 建立纠错样式轮询机制,提升纠错效果和体验, 基于召回结果增加召回侧纠错模型,进行纠错分析解耦,最终提升10%召回率。

项目及研究经历
外站穿刺项目
市场分析、算法分析
2016年07月-2018年06月 2016.07-2018.06
  • 通过对主流短视频平台进行暴力算法分析和市场分析,撰写竞品原理报告;
  • 引入对外站资源进行定向获取,补充站内资源不足的情况,通过外站穿透获得了总资源30%的外来资源引入;
  • 通过站内外短视频资源一次查询结果穿透查询外站库,获得30多家外站优质潜力主播的加盟合作。
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