UP简历 小U

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个人总结

作为一名资深模型部署工程师,我专注于将复杂的AI模型高效、稳定地部署到云端及本地环境中。我精通主流部署框架与优化技术,具备丰富的CI/CD实践经验,并擅长利用Docker、Kubernetes等容器化技术实现模型的弹性伸缩与高可用。在过去的项目中,我成功提升了模型推理性能达<strong>30%</strong>,并降低了部署成本<strong>20%</strong>。我致力于通过自动化与工程化手段,加速AI模型的商业化落地,为业务带来显著价值。

工作经历

高级模型部署工程师

字节跳动

2021-07 - 2024-06
  • 负责核心推荐算法模型的端到端部署与上线,支撑日活用户超过1亿的业务场景。
  • 主导开发自动化模型部署平台,将模型上线周期从天缩短至小时,提升效率90%
  • 优化模型推理服务,通过TensorRTONNX Runtime等技术,使模型平均推理延迟降低25%,吞吐量提升30%
  • 设计并实现模型灰度发布与AB测试系统,确保模型迭代的平稳性与效果监控,降低线上故障率15%
  • 利用KubernetesDocker构建高可用、弹性伸缩的模型服务集群,有效支撑业务高峰期流量,资源利用率提升20%
  • 与算法团队紧密协作,提供模型优化建议,成功将多个大型模型的显存占用降低10-15%

AI工程化实习生

百度

2020-07 - 2021-01
  • 参与自动驾驶感知模型的部署与优化工作。
  • 协助搭建模型性能评测平台,对不同推理引擎(如TensorFlow ServingTorchServe)进行对比分析。
  • 学习并实践Docker容器化技术,将模型服务封装并部署到测试环境。
  • 协助完成模型部署文档的编写与维护,提升团队协作效率。
  • 对模型的CPU/GPU资源占用进行分析与优化,初步掌握性能调优方法。

项目经历

智能客服问答系统部署项目

字节跳动 (内部项目)

2023-01 - 2023-08
  • 作为核心部署工程师,负责大语言模型(LLM)在智能客服系统中的集成与部署。
  • 设计并实现了基于FastAPITriton Inference Server的高性能模型推理服务,支持每秒查询500+次。
  • 构建CI/CD流水线,自动化模型的打包、测试与部署,确保系统快速迭代。
  • 引入模型量化与剪枝技术,将LLM模型大小减少40%,同时保持问答准确率在95%以上。
  • 负责线上服务的监控与告警体系搭建,保障系统99.9%的可用性。
  • 项目上线后,有效提升客服响应效率30%,用户满意度提高10%

教育背景

清华大学

硕士 · 计算机科学与技术

2018-09 - 2021-06

北京航空航天大学

学士 · 软件工程

2014-09 - 2018-06

技能专长

模型部署与推理

TensorRT · ONNX Runtime · Triton Inference Server · TensorFlow Serving · TorchServe · OpenVINO

云平台与容器化

AWS · Kubernetes · Docker · Istio · Serverless

编程语言与框架

Python · Go · FastAPI · Flask · PyTorch · TensorFlow

CI/CD与自动化

Jenkins · GitLab CI/CD · Ansible · Terraform

性能优化与监控

模型量化 · 模型剪枝 · Prometheus · Grafana · ELK Stack

热门进阶2025/12/4

模型部署工程师简历范文

模型部署工程师 AI人工智能 3-5年经验

本模型部署工程师简历范文专注于展示如何将AI模型高效部署至云端或本地环境,突出自动化部署、性能优化与持续集成能力,助力AI产品快速上线与稳定运行。

核心亮点

突出模型上线与云端/本地部署经验
强调自动化部署与运维能力
展示性能优化与问题解决能力
适用于有一定经验的模型部署工程师

适用人群

本范文特别适合模型部署工程师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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