UP简历 小U

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个人总结

资深AI健身教练,融合运动科学与人工智能技术,专注于提供个性化、高效的智能健身解决方案。擅长利用AI算法进行运动轨迹分析、姿态纠正及训练计划定制,具备卓越的沟通能力和用户服务意识,致力于通过技术赋能,帮助用户实现健身目标,提升整体健康水平。

工作经历

AI健身教练主管

智能健体科技(北京)有限公司

2024-07 - 2024-12
  • 负责AI健身教练团队的日常运营与管理,制定并优化服务流程,提升用户体验满意度达95%
  • 主导开发个性化智能训练计划生成模块,结合用户数据、运动表现及健康目标,使计划匹配度提升20%
  • 利用计算机视觉技术对用户运动姿态进行实时捕捉与分析,提供精准纠正反馈,核心动作识别准确率达到98%
  • 定期进行用户数据分析,洞察用户需求,迭代优化AI教练算法,促使用户活跃度增长15%,续费率提升10%
  • 培训并指导新入职AI健身教练,提升团队整体专业技能与服务水平,团队绩效提升25%

AI健身数据分析实习生

字节跳动(健身业务线)

2023-03 - 2023-08
  • 协助团队进行用户健身数据收集、清洗与分析,撰写数据报告10+份,为产品优化提供数据支持。
  • 参与AI健身课程内容的用户行为分析,识别用户痛点,提出3项有效改进建议并被采纳。
  • 负责对AI教练反馈系统的用户满意度数据进行统计与可视化,协助提升用户反馈处理效率30%
  • 学习并实践机器学习模型在运动数据预测中的应用,初步构建用户流失预测模型,准确率达80%

项目经历

智能健身APP“健动未来”核心算法优化

智能健体科技(北京)有限公司

2024-09 - 2024-11
  • 作为核心成员,负责对“健动未来”APP中的运动推荐算法进行迭代优化,引入强化学习模型。
  • 通过分析用户历史训练数据、偏好和生理指标,提高训练计划的个性化程度,用户训练完成率提升18%
  • 优化算法响应速度,将智能推荐延迟从500ms降低至100ms以内,提升用户交互体验。
  • 与后端工程师紧密协作,完成算法模型部署与测试,确保系统稳定性,上线后用户反馈积极,星级评分提升0.5分。

基于多模态数据的运动表现评估系统

清华大学(硕士毕业设计)

2022-09 - 2024-03
  • 独立设计并实现一套结合视频分析可穿戴设备数据(心率、步频等)的多模态运动表现评估系统。
  • 利用深度学习技术(CNN, LSTM)对运动姿态和生理数据进行融合分析,实现对跑步、深蹲等动作的实时评价。
  • 系统在实验室环境下测试,对关键运动指标的评估准确率超过90%,为个性化训练提供科学依据。
  • 撰写并发表相关学术论文一篇,被EI会议收录。

教育背景

清华大学

硕士 · 体育科学与工程

2021-09 - 2024-07

北京体育大学

学士 · 体育教育

2017-09 - 2021-07

技能专长

编程语言与工具

Python · TensorFlow · PyTorch · OpenCV

数据分析与建模

数据清洗 · 数据可视化 · 机器学习 · 深度学习

运动科学与生理学

运动训练学 · 运动生理学 · 生物力学 · 运动营养学

AI健身与智能硬件

运动姿态识别 · 智能训练计划 · 可穿戴设备集成 · 用户行为分析

项目管理与沟通

敏捷开发 · 团队协作 · 需求分析 · 用户沟通

职位进阶2025/8/11

AI健身教练简历范文

AI健身教练 AI人工智能 1-3年经验

本AI健身教练简历范文专为AI健身教练职位设计,突出AI技术应用、健身专业知识与个性化指导能力,助您在智能健康领域脱颖而出。

核心亮点

AI技术与健身专业知识的完美结合
突出智能健身方案设计与实施能力
强调数据分析与个性化指导经验
适用于AI健身教练及相关智能健康管理职位

适用人群

本范文特别适合AI健身教练岗位的求职者参考学习, 通过具体的工作经历和项目经验展示,帮助您了解如何突出AI人工智能 行业的核心竞争力。

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