搜索算法工程师自我评价怎么写？

自我评价是搜索算法工程师简历的“技术摘要”，它不应是算法名词的罗列，而应精准定位你的专业领域、核心技术方法与业务价值，在30秒内建立你作为“问题解决者”而非“模型调参者”的专业形象。

案例一：搜索排序与效果优化方向（3-5年经验）

专业定位：4年搜索算法经验，专注于电商搜索排序与效果优化。深入理解搜索业务场景与核心指标（CTR、GMV），善于将业务目标转化为可优化的算法问题。

核心方法：主导了排序模型从GBDT到深度学习的升级，设计多任务学习框架并融合实时序列特征，解决了长尾query效果差的痛点。

价值体现：通过持续迭代与严谨的A/B实验，成功将核心场景CTR提升15%，GMV贡献增长10%，建立了从特征、模型到评估的数据驱动闭环。

案例二：搜索系统与语义理解方向（5年以上经验）

专业定位：6年搜索算法与系统架构经验，专注于大规模搜索系统全链路优化与自然语言理解。具备从召回、排序到重排的整体架构视角。

核心方法：主导了新一代语义召回系统的建设，基于预训练模型与向量检索引擎，显著提升了查询理解和长尾内容匹配能力。

价值体现：推动系统架构升级，使核心服务P99延迟降低30%，长尾query搜索满意度提升40%，并建立了支持快速实验迭代的特征与模型平台。

总结

撰写搜索算法自我评价的核心是 “技术深度 + 业务理解 + 量化成果” 的三位一体。首先要明确你的技术聚焦点（如排序、召回、系统），然后说明你解决核心业务问题的 方法论，最后用 可量化的业务指标 证明你的价值。避免空泛描述，每句话都应成为你专业能力的有力注脚。