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后端研发
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职位: 后端研发 | 时间段: 2023.04-2025.08 | 工作内容: 项目：搜索插件平台重构职责描述：以DAG为核心进行搜索工具化重构，将搜索资源最小化为strategy算子，通过配置实现多场景复用，将搜索作为工具在多个场景提供原子能力；设计可配置DAG流程，支持动态编排和灵活扩展；完成plugin中视频搜索链路迁移，优化视频搜索性能，视频卡点击率提升4%；迁移头条热榜、微博热榜链路，引入微博热榜、文娱榜泛热点内容及头条热榜doc参考摘要，丰富搜索内容来源。项目：热点资源引入职责描述：针对时效性场景构建plugin联网热点资源链路，实现热点数据引入建库、热点影响面看板建设；基于中台10+接口梳理热点实体关系，构建在线链路定期t-7热点库，并复用建库链路构建在线正排库和离线评估索引；搭建线上联网消息Sampling→热点检索→3.3B小模型热点打标链路，实现热点影响面看板；引入微博热榜、文娱榜、头条热榜doc参考摘要等多源热点数据；构建热点内容送评链路和离线打包能力，支持模型迭代与评估。项目：医疗问答生产系统职责描述：利用搜索业务潮汐资源，基于Kafka MQ构建SFT模型→RM模型→审核模型的问答生产流程；设计自适应线程池调度系统，支持多IDC负载均衡和动态扩缩容，将资源利用率从30%提升至85%，日均生产可用问答从20w提升至80w；优化三阶段生产流程和Kafka批量处理参数，将单条问答生产耗时从5秒降至2秒，累计交付4190w+问答，线上入库1326w+；优化Kafka集群配置，解决高并发消息积压问题，将处理延迟从500ms降至100ms，QPS从5w+提升至20w+；构建消费延迟、推理耗时、问答质量指标等监控告警体系。项目：医疗语料库数据建设职责描述：从0到1构建Seed医疗垂类语料库，通过Python实现多源异构医疗数据的解析、清洗和标准化处理，累计建设81G高质量医疗语料，支撑Pretrain模型训练；基于Python构建数据解析引擎，支持Word、PDF、图片等多种格式解析，并通过OCR处理英文文献和药品说明书，累计处理617本权威书籍、11295本指南、652w+问诊数据；基于Spark构建ETL流水线，完成259w+万方摘要、11w+药智网数据清洗入库；设计敏感信息脱敏系统，先通过本地小模型脱敏，再交由标注或第三方团队进行人工脱敏。
后端研发
小荷健康 - - Сейчас
职位: 后端研发 | 时间段: 2020.08-2023.04 | 工作内容: 项目：抖音医疗实时数仓职责描述：从0到1构建百万QPS、日亿级写入的实时数仓，覆盖内容、作者、搜索等15个业务领域，数据时效性从T+1提升到分钟级。项目：医美平台架构升级职责描述：完成医美SaaS到平台化改造，引进7家机构合作，搭建医美搜索能力，实现订单管理、质控回传等核心功能。项目：内容生产平台建设职责描述：从0到1搭建医典内容生产平台，集成WPS在线编辑器，实现内容生产流程标准化，提升内容生产效率30%。
