在校期间，系统学习了深度学习相关理论知识，包括神经网络架构、优化算法等。参与了学校组织的人工智能实验室项目，积累了一定的科研经验。

• 负责公司图像识别产品的算法优化，通过对深度学习模型的改进，使图像识别准确率从85%提升至92%，优化了用户体验，该产品上线后用户活跃度提升了15%。
• 参与公司自动驾驶项目的感知模块开发，设计了基于深度学习的目标检测算法，在复杂路况下的检测精度达到行业领先水平，为项目节省了30%的研发成本。
• 带领团队完成了自然语言处理相关的预训练模型优化任务，使模型在文本分类任务上的F1值提高了8个百分点，推动了公司智能客服系统的升级。

• 专注于医疗影像领域的深度学习算法研究，开发了肺部结节检测算法，在内部测试数据集上的召回率达到90%，为医生诊断提供了有力辅助，该算法已在合作医院试点应用。
• 参与构建了公司的深度学习算法平台，实现了算法的快速部署和迭代，使算法研发周期缩短了40%，提高了团队整体工作效率。
• 与高校科研团队合作，开展了基于深度学习的医学图像分割研究项目，发表了一篇相关领域的学术论文，提升了公司在医疗AI领域的技术影响力。

• 该项目是为某电商平台开发商品推荐系统，采用深度学习技术。
• 负责搭建深度神经网络模型，如DeepFM等，进行用户行为数据的特征工程，提取用户兴趣、商品属性等多维度特征。
• 通过模型训练和调优，使推荐系统的点击率提升了20%，转化率提高了15%，为平台增加了显著的商业价值。

• 参与公司自主研发的智能安防系统项目，主要负责视频行为识别模块。
• 运用深度学习中的3D卷积神经网络等技术，对监控视频中的异常行为进行检测和识别。
• 经过优化，模型在复杂场景下的识别准确率达到95%，误报率降低了30%，已在多个安防项目中成功应用。