1、2022.2 至今 微信打车业务-上车点推荐 | (二组技术负责人，汇报对象总监)地图平台部-Delta 实验室
奖项/荣誉:1 次五星员工(五档绩效的最高档，比例小于 10%)
业务简介:微信打车业务上线，聚合打车从腾讯地图扩展至微信，订单量上涨 10 倍以上，上车点推荐效果急需优化 优化目标:通过行业通用定点率指标衡量上车点推荐效果
收益:点位质量分位从 65%-＞99%、名称从 57%-＞97%;定点率从 65%-＞83%，本年度可优化到 86%，接近行业 TOP 水平 打法:“找标杆-＞系统性、自学习模式解大面问题-＞突破疑难问题”循环持续优化
(1) 数据生成重构:重构点位生成算法，从聚类改为路网打断+命名聚类，引入参照物判别模型以过滤无效参照物
(2) 推荐系统重构:召回层，从单路召回升级为多路(周边 KNN、主子点关系、U2I 虚拟点、U2U2I、干预)，其中
创新的 U2I 虚拟点召回可解决路网问题导致的点位错误;排序层，基于用户点击的天级自学习(特征升级到
20+，增加时空多模态建模)，AUC 从 78%提升至 92%;
(3) 疑难场景优化:数据上，协同产品部、生产部多方对机场、火车站等做专项运营;特征上，基于热度聚合，对优质上车点位识别，基于统计/图像/轨迹等数据挖掘，对低质点位(不好行驶、难停车、无法通行等)过滤
研效:降本增效下，开发 usp 通用框架。策略调研从 2 周-＞1 周内;离线任务从 1 周-＞2 天;在线任务从 1 周-＞2 天。

2、2021.1-2022.2 QQ 浏览器业务-信息流推荐 | 信息服务线-推荐研发中心
奖项/荣誉:公司级成本优化突破奖、部门级 CVP 协作共赢奖
业务简介:对用户兴趣进行精准定位，优化推荐体验效果，尤其是浅用户的推荐效果
优化目标:提升大盘 DAU 和时长，浅用户时长 收益:大盘总时长+4.17%、DAU+0.21%、浅用户总时长+8.16%
打法:从被动累计浅用户兴趣点，优化为主动从腾讯系多个业务关联和补充兴趣数据
(1) 数据引入:资讯文本类，拉通 QQ 浏览器产品线内的搜索、网页团队，引入实时行为数据(Query 和内容标
题)，用户覆盖 45%;视频类，拉通腾讯视频团队，用户覆盖 33%
(2) 触发判断:构建价值模型，对引入的数据分价值判断，资讯文本类，通过 BERT 微调并迁移效果到 LSTM，准召
92%/91%，满足亿级在线计算需求，过滤无效 Query 20%、网页 53%;视频类主要是剧集名，通过 TAG 直接使用
(3) 召回&相关性:构建双塔相关性模型并迁移效果，准召 91%/84%，性能满足亿级计算，精选资讯内容融入排序
研效:开发通用召回系统，支持低代码上线策略。上线时间从周-＞天，下半年组内推全实验提升 62%(26-＞42)。

奖项/荣誉:1次BG业务进攻奖、1次部门最强战队奖、1次中台合作奖
业务简介:医疗垂类占百度搜索1/10流量,优质搜索内容影响体验,需持续优化
优化目标:提升优质医疗搜索结果的PV覆盖
收益:优质医疗内容分发量,从6000w+提升至8000w
打法:召回结果在中长尾(牙龈脓疱 vs. 嘴里起了个水泡)不足,语义检索需要突破
(1) 召回层:重定义牵引目标为Recall@K,使用点击、随机负采样等方式持续迭代Encoder,指标从58%提至77%
(2) 相关性层:重定义相关性标准,从2档升级改为新4档,覆盖疑难相关性case,通过主动学习标注、迁移学
习ERNIE到SimNet(CNN),准召在困难评测集效果从65%/53%提升至78%/70%;引入实时对抗样本,准确率绝对提
升2%(78%->80%)
其他:深度语义检索技术,在多场景推广(问答/文章/医典/购药等场景),跨部门输出(策略中台、其他垂类)

奖项/荣誉:1次五星员工(<10%)、1次四星员工(<20%)
业务简介:POI数据在腾讯系及生态合作(京东、美团等)有亿级需求/天,POI数据质量需持续优化
优化动作:找到标杆,持续扩量;针对名称、坐标、电话构建错误识别的能力
(1) 扩量:创新“视野拆分”算法,实现竞品数据4kw+常态化抓取,覆盖率超过95%;重构反馈通路,实现API标
准化,接入到微信、QQ等渠道,日用反万级数据,并复用到后续PGC类合作数据接入
(2) 保质:顺应DL推广,团队首个基于TextCNN的落地项目,非法名称、地址过滤精度93%;建立空间判断能
力,实现非法空间坐标数据的精准识别;突破电话字段优化瓶颈,寻求内部手管资源置换,优化400w数据