搜索算法工作经验经验怎么写？

搜索算法工作经验不仅是技术能力的证明，更是你对业务理解、系统思维和工程落地能力的综合体现。一份出色的履历，应展现你如何将算法模型转化为可量化的商业价值，并驱动搜索产品体验的持续提升。

案例一：2021.05 - 至今｜某头部电商平台｜高级搜索算法工程师

排序模型优化：主导商品搜索精排模型从GBDT向DeepFM的升级迭代，设计融合实时用户行为序列的多任务学习框架，在A/B测试中使核心场景CTR提升15%，GMV贡献增长12%。

长尾问题治理：负责构建基于Sentence-BERT的语义召回系统，针对长尾query设计双塔匹配模型，将长尾query的搜索结果满意度提升30%，覆盖率达95%以上。

系统工程能力：推动特征平台建设，实现百维特征实时拼接与高效存取；建立离线多指标评估与在线A/B实验联动的标准化迭代流程。

案例二：2019.08 - 2021.04｜某内容平台公司｜搜索算法工程师

搜索效果优化：负责内容搜索排序策略，通过GBDT+LR融合模型及用户隐式反馈特征工程，在控制误曝前提下使搜索CTR提升8%。

语义理解建设：主导query意图识别与实体链接系统开发，覆盖10+核心意图类别，为个性化推荐和语义召回提供基础能力。

分析驱动优化：通过深度分析搜索bad case，定位排序模型对时效性内容打分不足等问题，推动专项优化后相关case减少25%。

总结

优秀的搜索算法履历需要构建 “业务场景-算法方案-量化成果” 的完整证据链。聚焦在排序模型、语义理解、系统工程等核心领域的深度实践，并用具体的业务指标数据（CTR、GMV、满意度）证明你的技术决策如何直接驱动业务增长。同时展现对前沿技术（如预训练模型、多模态搜索）的关注与实践，能让你的经验更具前瞻性。