UP简历 小U

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个人总结

作为一名资深大数据与AI工程师,我在大数据平台架构、数据仓库建设、实时数据处理以及AI模型在数据场景的应用方面拥有丰富的经验。擅长利用海量数据驱动业务增长和效率提升,具备将复杂技术挑战转化为可落地解决方案的能力。致力于将前沿AI技术融入大数据生态,构建智能、高效的数据处理与分析系统,为企业创造卓越价值。

工作经历

Senior Big Data & AI Engineer

ByteDance

2021-07 - 2024-07
  • 负责核心大数据平台架构设计与优化,支持日均 TB级 数据处理,将数据ETL效率提升25%
  • 主导构建基于 Spark/Flink 的实时数据处理管道,支撑关键业务实时决策,数据延迟降低至秒级
  • AI能力 引入大数据平台,设计并实现了智能数据治理模块,通过机器学习算法自动识别数据质量问题,准确率达到90%
  • 开发并部署了多个推荐系统用户行为预测模型,利用 TensorFlow/PyTorch 框架,使核心产品用户点击率提升15%,转化率提升10%
  • 优化数据仓库模型,引入 Delta Lake 技术,降低存储成本20%,同时提升查询性能30%
  • 指导并培养3名初级工程师,推动团队技术能力共同成长。

项目经历

智能风控系统大数据与AI模块

ByteDance Internal Project

2022-03 - 2023-01
  • 项目背景:面对日益复杂的业务风险,需要一个能够实时识别和预警风险的智能风控系统。
  • 个人角色:核心大数据与AI工程师,负责系统的数据采集、处理、特征工程及模型部署。
  • 项目执行
    • 设计并实现了基于 KafkaFlink 的实时数据流处理架构,每秒处理10万+条交易数据。
    • 通过 Spark MLlib 构建了多种风险识别模型,包括欺诈检测异常行为分析,模型准确率达到92%
    • 开发了自动化特征工程模块,将特征生成效率提升了40%,缩短了模型迭代周期。
    • 部署模型至生产环境,并通过 MLflow 进行版本管理和实验追踪。
  • 项目成果:系统上线后,成功识别并预警了数千起潜在风险事件,为公司挽回潜在损失超百万元,有效降低了业务风险率18%

基于知识图谱的智能问答系统

Tsinghua University (Master Thesis Project)

2020-03 - 2021-06
  • 项目背景:针对特定领域知识的快速检索和问答需求,开发一个能够理解自然语言并提供精准答案的系统。
  • 个人角色:项目负责人,负责整体架构设计、知识图谱构建与问答算法研发。
  • 项目执行
    • 多源异构数据中抽取实体、关系和事件,构建了包含5万+实体和10万+关系的大规模领域知识图谱。
    • 采用 BERTGraph Neural Networks (GNN) 结合的深度学习模型进行语义理解和答案推理。
    • 设计并实现了基于 Neo4j 的知识图谱存储与查询方案,查询响应时间平均控制在200ms以内。
  • 项目成果:系统在特定领域问答任务上的F1分数达到85%,显著优于传统关键词匹配方法,并成功应用于校内科研辅助平台。

教育背景

Tsinghua University

Master of Science · Computer Science

2018-09 - 2021-07

Peking University

Bachelor of Engineering · Software Engineering

2014-09 - 2018-07

技能专长

大数据技术

Apache Spark · Apache Flink · Apache Kafka · Hadoop Ecosystem · Hive · Delta Lake

人工智能/机器学习

TensorFlow · PyTorch · Scikit-learn · NLP · Recommendation Systems · Deep Learning

编程语言

Python · Scala · Java · SQL

云平台与部署

AWS · Kubernetes · Docker · MLflow · Airflow

数据仓库与建模

数据湖 · 维度建模 · OLAP · ETL · 数据治理

热门专家2025/12/4

大数据+AI工程师简历范文

大数据+AI工程师 科技行业 3-5年经验

本简历范文专为大数据+AI工程师设计,突出候选人将AI能力融入大数据平台,实现数据智能分析与应用的能力。适合寻求在数据与AI领域深度融合的专业人士。

核心亮点

深度融合大数据与AI技术,构建智能数据平台
突出AI模型在大数据处理中的应用能力
强调数据驱动的智能解决方案开发经验
适合有志于将AI能力加入大数据平台的工程师

适用人群

本范文特别适合大数据+AI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科技行业 行业的核心竞争力。

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