个人总结
拥有2年阿里国际搜索推荐算法经验，专注于推荐精排模型优化和生成式推荐。独立一作发表过AAAI、COLING等顶会论文，引用量90。对大模型生成式推荐前沿技术保持热情。
工作经历
阿里国际 AliExpress, 推荐算法工程师
2024.07 - 至今
- 专注推荐精排模型商品建模方向，主攻物流偏好建模，深度参与多价模型等工作，覆盖多个核心业务场景，服务线上用户。
- 主导语义ID在排序模型中的检索与落地，设计并实现GateSID优化方案，提升新商品冷启动曝光率。
- 参与生成式排序Transformer模型（SORT）的设计与落地，实现订单+6.35%、GMV+5.47%的全场景业务提升。
阿里国际 Lazada, 搜索算法工程师（实习）
2023.07 - 2024.07
- 针对传统搜索相关性计算仅基于文本信息的局限，负责利用多模态大模型提升搜索相关性，提出Query-LIFE方法。
- 实现基于查询感知的图文模态融合，有效结合图像和标题信息，增强商品表示准确性。
- 线上取得订单UV提升3.06%、GMV提升3.19%，成果发表于COLING 2025。
项目经历
语义ID排布建模（GateSID）
2025.07 - 2026.01
- 背景：推荐冷启动场景中，排序模型面临协同信号与语言信号权衡难题，新商品因缺少协同信息难以获得足够曝光。
- 任务：设计能根据商品成熟度动态平衡语言信息与协同信号的推荐框架，提升曝光效率。
- 行动：提出GateSID框架，利用VQ-VAE将多模态特征离散化为分层语言ID，并构建用户语言ID行为序列；设计门控融合机制，对冷启动商品依据语言信息，对热门商品保留协同信号。
- 结果：GateSID在所有指标上均优于SOTA基线（COINS、SaviorRec），CTCVR AUC+0.4%、GMV+2.6%、订单量+1.6%，成果投稿SIGIR 2026。
业务级推荐系统排序Transformer模型（SORT）
2025.07 - 至今
- 背景：单领域数据独立训练导致用户全域意图建模缺失，传统排序模型scaling up收益递减。
- 任务：设计并落地基于生成式架构的transformer排序大模型，突破传统模型天花板。
- 行动：实现请求级样本组织、局部注意力；改进transformer架构，引入特殊token、QKNorm、Attention Gate和Sparse MoE模块；优化训练-推理系统，联动工效团队开发注意力算子、算子融合，MFU从3%提升至12%。
- 结果：线上3万/B测试订单+6.35%、GMV+5.47%；服务效率提升：延迟降低44.67%，吞吐量+121.33%；模型性能：CTR-AUC提升2.1pt，在数据/模型/序列长度维度均展现优异扩展性。成果投稿KDD2026，查询arXiv论文
多价模型优化
2024.07 - 2025.03
- 背景：原排序模型对价格变动商品响应滞后，无法实时单挑量价关系变化，影响流量分配效率。
- 任务：设计量价感知排序模型，实现对价格变化的快速响应，优化流量生产。
- 行动：深入研究量价关系，提出基于量价排序模型，增强价格信息表示，引入价格单调节点网络，优化CTR/CVR对价格变化的实时调整能力。
- 结果：降价商品流量+41%，涨价商品流量-18%，总订单+1.9%，有效提升大盘效率，优化流量生产。
物流偏好建模
2025.03 - 2025.09
- 背景：传统策略信号调整物流偏好方式粗且效率有损，无法精准识别优质物流服务。
- 任务：将物流深度信号融合进排序模型，实现自动化的物流质量识别与流量分配。
- 行动：构建用户-商品-三方物流信号，构建物流偏好建模模块，让模型自动识别并偏袒优质物流服务。
- 结果：在GMV+0.5%至1.1%前提下，物流优品订单+1.0%至1.9%，物流差品订单-1.5%至1.9%，履约时长降低0.2至0.35天。
搜索相关性多模态（Query-LIFE）
2023.07 - 2024.07
- 背景：传统相似度计算方法仅基于产品标题和查询建模，无法充分利用图像信息，影响搜索准确度。
- 任务：设计多模态相似度计算方法，提升搜索结果的准确性和用户体验。
- 行动：提出Query-LIFE方法，采用基于查询的图文模态融合，有效结合图像和标题信息，利用查询感知的模态对增强商品表示准确度。
- 结果：线上3万/B测试订单UV提升3.06%、GMV提升3.19%，成果发表于COLING 2025
技术影响
- 在NLP/多模态/推荐方向均有相关经验，发表AAAI、COLING等多篇顶会论文，引用量90，查询Google Scholar。
- 对前沿技术保持好奇和关注，业余时间开发AI论文阅读助手，包含前后端、数据库、大模型Agent等多种技术，提升算法同学阅读论文效率。累计收录36w+论文，触达400+用户，累计访问3w+，工具日DAU 30-40。