UP简历 小U

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个人总结

资深算法工程师,在深度学习、自然语言处理(NLP)和推荐系统领域拥有<strong>5年</strong>以上研发经验。精通<strong>大模型微调</strong>、序列推荐算法及<strong>多模态推荐</strong>技术,具备从模型设计、训练优化到系统部署的全流程能力。主导并完成多个高并发推荐系统优化项目,有效提升用户体验与业务指标,致力于通过前沿AI技术赋能产品创新与增长。

工作经历

高级算法工程师

字节跳动

2021-07 - 2024-05
  • 负责核心产品推荐系统的算法设计与优化,针对高并发场景进行架构升级与性能调优,成功将系统吞吐量提升20%,响应延迟降低15%
  • 主导基于Transformer架构序列推荐模型研发,通过引入用户行为序列与上下文信息,使推荐准确率(NDCG@10)提升8%,用户点击率(CTR)提升5%
  • 负责NLP大模型微调在内容理解与用户兴趣建模中的应用,通过LoRAQLoRA等技术对预训练大模型进行高效微调,显著提升内容标签的准确性(F1-score提升10%)及用户画像的精细度。
  • 探索并落地多模态推荐系统,融合文本、图像、视频等多源异构数据,提升跨模态内容的推荐效果,使相关性指标提升7%
  • 参与GPU算力优化与模型推理加速,利用TensorRT等工具对模型进行部署优化,将推理速度提升30%,有效降低运营成本。
  • 指导并培养初级算法工程师2名,推动团队技术分享与知识沉淀。

算法工程师

腾讯

2019-07 - 2021-06
  • 参与社交产品个性化推荐系统的开发与维护,负责召回、排序、重排等核心模块的算法实现。
  • 基于深度学习模型(如Wide&DeepDeepFM)进行用户兴趣建模,通过特征工程与模型融合,将推荐点击率提升3.5%
  • 负责线上A/B测试方案设计与效果评估,对算法迭代效果进行严谨的数据分析,确保每次优化都有显著的业务收益。
  • 深入研究NLP技术在用户评论情感分析、内容分类中的应用,提升内容审核效率25%
  • 开发并维护离线特征平台,确保推荐系统特征的实时性与准确性,支持百亿级数据处理。

教育背景

清华大学

硕士 · 计算机科学与技术

2016-09 - 2019-06

北京航空航天大学

本科 · 软件工程

2012-09 - 2016-06

技能专长

深度学习框架

TensorFlow · PyTorch · Keras · MXNet

自然语言处理

Transformer · Bert · GPT系列 · 大模型微调 · LoRA · QLoRA · 文本生成 · 情感分析

推荐系统

序列推荐 · 多模态推荐 · 召回算法 · 排序算法 · A/B测试 · 用户画像 · 特征工程

编程语言与工具

Python · Java · Scala · SQL · Git · Docker · Kubernetes

大数据技术

Spark · Hadoop · Hive · Kafka · Elasticsearch

云平台与部署

AWS · 阿里云 · TensorRT · ONNX

热门专家2026/1/13

算法工程师简历范文(深度学习NLP大模型微调与推荐系统优化)

算法工程师 AI人工智能 3-5年经验

本算法工程师简历范文专注于深度学习NLP大模型微调与推荐系统优化,详细展示了在自然语言处理和推荐算法领域的实战经验与技术能力,适合寻求高级算法岗位的专业人才。

#算法工程师简历 #深度学习NLP #大模型微调 #推荐系统优化 #AI人工智能

核心亮点

深度学习NLP大模型微调经验
推荐系统算法设计与优化
大规模数据处理与特征工程
模型部署与性能优化
算法创新与项目落地能力

适用人群

本范文特别适合算法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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