这份模板适合有3年左右推荐算法经验、应聘算法工程师的求职者。经历围绕内容平台的用户兴趣与推荐场景，重点写样本构建、特征处理、排序模型、离线评估和线上实验，突出推荐策略迭代的完整过程。修改时可按自己的业务替换目标指标、数据窗口、模型基线及工程协作方式，保留一个能解释清楚数据、实验和上线过程的项目。把数字换成自己的真实经历。
说明推荐什么内容、优化什么目标、个人负责哪一层。
标签定义、时间划分和特征处理体现算法工作的基础。
交代对比模型、数据集与指标变化，让改进结果可理解。
写清特征服务、灰度实验和监测环节，展示模型落地经历。
熟悉各种深度学习算法，优化用户画像，推荐效果全面提升。
清理14天曝光点击样本并增加近期兴趣特征，同验证集AUC由0.712升至0.724，后续以小流量实验检查阅读表现。
AUC写前后数值，线上变化注明是相对提升还是百分点。补充实验流量、周期和对照方式，便于面试时继续解释样本与显著性。
保留数据、模型与评估的核心过程，再用一两条写特征接入和推理协作。若工程同事承担部署，就描述接口联调与验收中的个人任务。
擅长检查推荐日志与样本，能从重复曝光、标签延迟和特征缺失定位训练数据问题。
有排序基线比较与特征迭代经验，习惯固定数据划分、记录配置并分析分群表现。
参与过特征接入和小流量实验，能与工程同事核对接口及线上数据，跟进模型发布后的指标。
田杰为模板示例姓名；使用时替换为自己的姓名、联系方式和真实经历。
离线指标说明验证数据、模型基线和前后数值；线上指标另列实验流量、周期及对照结果，明确相对变化或百分点。
写清数据来源、任务定义、基线、训练验证划分和实验结果，将交付阶段标为离线验证。可以补充失败实验及下一步工程问题。
优先写实际用过并能解释选择理由的模型，围绕一个业务目标展示样本、特征、评估与实验，名称数量并不能替代问题解决过程。
可以同时说明项目整体结果与个人负责环节，例如样本清洗、兴趣特征或实验分析，让面试官分辨你的贡献。
编辑：宋予安 · 模板中的姓名、学校、公司均为示例 · 更新于 2026-10-22
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