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熊帅帅

13800000000

zhangwei@example.com

北京

男

快手内容审核开发

在职

北京

15k-25k

个人总结

多年快手内容审核开发经验，熟悉互联网内容审核业务流程和技术要求熟练掌握自然语言处理、计算机视觉等相关技术，具备丰富的项目实战经验具备良好的团队协作和沟通能力，能够带领团队完成复杂项目的开发和上线对互联网行业动态和技术发展有敏锐的洞察力，能够不断引入新技术优化审核系统工作责任心强，注重代码质量和系统稳定性，确保审核系统高效可靠运行

教育经历

[真实学校名称]

双一流

计算机科学与技术

本科

2015.092019.06

系统学习计算机科学与技术专业知识，包括数据结构、算法分析、操作系统等核心课程，成绩优异，平均绩点[X]（满分[X]）
积极参与学校组织的编程竞赛和项目实践，锻炼了团队协作和问题解决能力
熟练掌握至少一种编程语言（如Java/C++），具备良好的代码编写和调试能力

工作经历

[真实公司名称1]

短视频行业领先

技术研发部

内容审核开发工程师

算法优化团队管理

2019.072023.06

北京

负责快手平台内容审核系统的开发与维护，包括文本、图像、视频等多种内容形式的审核规则制定和算法优化
与产品、运营团队紧密合作，理解业务需求，设计并实现高效的内容审核解决方案，提升审核效率和准确性
持续关注行业动态和技术发展，引入新的技术和方法，优化审核流程，降低误判和漏判率
带领团队完成多个审核功能模块的开发，如敏感词过滤、违规图像识别等，模块上线后，审核效率提升[X]%，误判率降低[X]%
负责代码质量管控，制定代码规范和评审流程，确保代码的可维护性和可扩展性，团队代码质量评分达到[X]（满分[X]）

[真实公司名称2]

创新型互联网公司

核心技术部

高级内容审核开发工程师

架构设计数据分析

2023.07至今

北京

主导快手新业务线的内容审核系统架构设计和技术选型，确保系统的高性能、高可用性和可扩展性
深入研究自然语言处理、计算机视觉等领域的前沿技术，将其应用于内容审核场景，提升审核的智能化水平
建立内容审核数据监控和分析体系，通过数据分析发现审核中的问题和优化点，为业务决策提供数据支持
负责与外部合作伙伴（如安全厂商、数据提供商）的技术对接和合作，引入外部优质资源，丰富审核能力
培养和指导 junior 工程师，提升团队整体技术水平，团队成员在年度绩效考核中[X]%达到优秀等级

项目经历

快手新一代智能文本审核系统开发

技术负责人

[真实所属公司]

2020.012021.06

项目背景：随着快手用户规模的快速增长，内容审核压力增大，现有文本审核系统在处理复杂语义和新兴网络用语时准确率不足
项目目标：开发新一代智能文本审核系统，提高审核准确率和效率
项目实施：
- 研究自然语言处理领域的预训练模型（如 BERT），结合快手文本数据进行 fine-tune，提升模型对平台特定内容的理解能力
- 设计并实现文本审核规则引擎，支持规则的动态配置和实时生效，方便运营人员根据业务需求快速调整审核策略
- 建立审核效果评估体系，通过 A/B 测试等方法不断优化模型和规则，确保系统性能稳步提升
项目成果：系统上线后，文本审核准确率从[X]%提升至[X]%，审核效率提高[X]%，有效减少了人工审核工作量

快手智能图像审核系统构建

核心开发人员

[真实所属公司]

2021.072022.12

项目背景：短视频平台上违规图像内容形式多样，传统基于特征工程的图像审核方法难以应对复杂多变的场景
项目目标：构建基于深度学习的智能图像审核系统，实现对违规图像的精准识别
项目实施：
- 收集和标注大量快手平台的图像数据，建立高质量的图像审核数据集
- 采用深度学习框架（如 TensorFlow/PyTorch）搭建图像审核模型，尝试多种网络结构（如 ResNet、Inception）并进行优化
- 设计图像审核流程，包括图像预处理、特征提取、模型推理和结果判定等环节，确保系统的实时性和稳定性
项目成果：系统在实际应用中，对违规图像的识别准确率达到[X]%，召回率达到[X]%，有效过滤了平台上的违规图像内容，提升了用户体验

技能专长

Python

Java

自然语言处理

计算机视觉

深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）

荣誉奖项

[公司名称]年度优秀员工

[行业赛事名称]技术创新奖

其他信息

代码管理