搜索算法工程师个人简历如何写？

一份优秀的搜索算法简历，不仅是技术能力的展示，更是你对搜索系统理解深度和业务思考的体现。在有限的篇幅内，如何清晰呈现你的算法功底和工程实践，是获得面试机会的关键。

案例一：从通用描述到搜索系统优化

普通写法：

负责搜索排序模型开发

参与特征工程优化

使用TensorFlow进行模型训练

专业写法：

主导电商搜索相关性排序模型重构项目，针对商品搜索中长尾query的召回率低问题，设计并实现基于BERT的多任务学习框架，将用户点击、停留时长、转化率作为联合优化目标，在模型上线后，搜索结果的CTR提升12.5%，长尾query的GMV贡献提升18%。

案例二：从任务执行到算法策略创新

普通写法：

优化搜索结果排序

处理用户query意图识别

参与搜索评价体系建设

专业写法：

设计并落地智能query理解与改写系统，针对语音搜索中口语化query理解难题，构建用户query与商品catalog的知识图谱关联，开发基于Seq2Seq+Attention的query改写模型，将模糊query的搜索结果点击率提升25%，实现全链路A/B实验框架，支持策略快速迭代验证。

总结

搜索算法简历的核心在于呈现“技术深度+业务理解+量化成果”的完整闭环。每个项目都应清晰地阐述：遇到了什么业务问题、采用了什么技术方案、取得了什么量化效果。特别要突出你在query理解、召回排序、评价体系等核心环节的独特贡献，用数据和业务指标证明你的技术价值。