UP简历 小U

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个人总结

资深机器翻译工程师,拥有多年自然语言处理和深度学习领域经验,尤其擅长神经机器翻译模型的设计、开发与优化。精通多种主流NMT框架和算法,具备从数据预处理到模型部署的全栈能力,致力于通过技术创新提升翻译质量和效率。曾主导或参与多个大型翻译系统优化项目,在提升翻译准确率和降低延迟方面取得显著成效。

工作经历

高级机器翻译工程师

字节跳动

2022-07 - 2024-07
  • 深度参与公司核心翻译引擎的研发与优化,负责神经机器翻译(NMT)模型的架构设计、训练、评估和部署,支持多语言对翻译服务。
  • 主导开发了基于Transformer架构的自适应机器翻译系统,通过引入领域适配技术,使特定领域翻译质量提升15%,并降低了10%的翻译后编辑成本。
  • 优化了大规模并行语料清洗和预处理流程,将数据处理效率提升30%,为模型训练提供了高质量数据。
  • 负责在线推理服务的性能调优,通过模型量化和剪枝技术,将翻译延迟降低了20%,同时保持翻译质量稳定。
  • 与产品团队紧密协作,将机器翻译能力赋能给多款内部产品,例如国际化短视频平台和跨境电商平台,有效提升了用户体验。

机器翻译研发工程师

百度

2020-03 - 2022-06
  • 参与百度翻译核心算法的研发,主要负责统计机器翻译(SMT)到神经机器翻译(NMT)的平滑过渡与技术迭代。
  • 研究并实现了多种NMT模型,包括RNN-Attention和Transformer变体,在内部评测中将翻译准确率提升了8%
  • 开发并维护了自动化模型训练和评估平台,缩短了模型迭代周期25%
  • 使用TensorFlow和PyTorch框架进行模型开发和实验,累计处理了超过50TB的多语言语料数据。
  • 撰写技术文档和专利申请,积极参与团队技术分享,贡献了2项相关技术专利。

项目经历

多模态神经机器翻译系统

个人项目

2023-01 - 2023-08
  • 项目背景:探索将视觉信息融入机器翻译,以提升图片描述或视频字幕的翻译质量。
  • 个人角色:项目负责人,负责系统设计、模型开发与实验验证。
  • 技术实现:结合Transformer模型与CNN/ViT提取的图像特征,设计多模态注意力机制融合文本和图像信息。
  • 项目成果:在公开数据集上,相较于纯文本NMT模型,BLEU分数提升2.5个点,尤其在描述性语句翻译上表现出显著优势。

低资源语言机器翻译研究

清华大学(硕士期间)

2021-03 - 2022-05
  • 项目背景:针对资源稀缺语言的机器翻译挑战,探索利用少量数据进行有效模型训练的方法。
  • 个人角色:核心研究员,负责文献调研、算法设计与实验验证。
  • 技术实现:研究并实现了包括数据增广、知识蒸馏、迁移学习和无监督机器翻译等多种低资源翻译技术。
  • 项目成果:在多个低资源语言对上,通过所提出的方法,BLEU分数平均提升了3-5个点,为相关研究提供了新的思路。

教育背景

清华大学

硕士 · 计算机科学与技术

2019-09 - 2022-06

北京大学

本科 · 软件工程

2015-09 - 2019-06

技能专长

编程语言

Python · Java · C++

机器翻译

神经机器翻译 (NMT) · 统计机器翻译 (SMT) · Transformer · Attention机制 · 模型量化 · 模型剪枝

深度学习框架

TensorFlow · PyTorch · Hugging Face Transformers · OpenNMT

自然语言处理

文本预处理 · 词嵌入 · 序列标注 · 情感分析 · 文本生成

数据与工具

Git · Docker · Linux · Jupyter · Pandas · NumPy

技术开发进阶2025/8/11

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