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构建基于Apache Flink的实时特征计算管道,对点击流、曝光日志进行窗口聚合与拼接,为搜索排序模型提供秒级更新的训练样本,峰值吞吐达50万条/秒。
设计分层存储的日志采集体系,结合Kafka与对象存储,实现PB级搜索行为数据的冷热分层,每日增量数据延迟小于5分钟,有效支撑AB实验与离线模型训练。

对搜索算法与后端系统有持续钻研的热情,习惯从召回、排序到索引全链路推敲方案,保持对架构简洁与性能的敏感。具备扎实的算法设计能力和工程落地习惯,善于从数据中捕捉优化线索,让技术决策贴近业务指标。沟通直接、协作利落,希望在技术深度与系统复杂度上持续精进。
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