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在追求中发现可能，在创造中实现价值
13800000000
zhangwei@example.com
上海
30
男
机器学习优化工程师
在职
上海
25k-35k教育经历
上海交通大学 - 硕士211
2015.092018.06
计算机科学与技术
- 系统学习机器学习、深度学习等核心课程，GPA 3.8/4.0
- 参与学校科研项目，发表学术论文2篇，培养科研思维与实践能力
工作经历
字节跳动 - 算法优化部互联网大厂
2020.072023.06
机器学习优化工程师机器学习算法改进
上海
- 负责公司核心推荐系统的机器学习模型优化，通过算法改进使推荐准确率提升15%，日活用户增加10万+
- 主导深度学习模型在图像识别业务中的落地优化，将模型推理速度提升30%，降低服务器成本20%
- 搭建机器学习模型评估体系，定期输出模型性能报告，为业务决策提供数据支持
- 与产品、算法团队紧密合作，理解业务需求，设计针对性的优化方案
百度 - 人工智能研发部科技巨头
2018.072020.06
机器学习工程师机器学习自然语言处理
北京
- 参与公司智能客服系统的机器学习模块开发，构建对话意图识别模型，准确率达90%以上
- 优化文本分类算法，使垃圾邮件识别效率提升25%，减少人工审核成本
- 负责机器学习平台的日常维护与升级，保障模型训练与部署的稳定性
- 组织内部技术分享会，提升团队整体机器学习技术水平
项目经历
电商平台搜索排序模型优化 - 核心开发工程师
2021.012022.06
字节跳动
- 项目背景：为提升电商平台商品搜索的准确性与效率，开展搜索排序模型优化项目
- 技术方案：运用XGBoost、LightGBM等机器学习算法，结合用户行为数据（如点击、购买等）构建排序模型；通过特征工程优化，挖掘商品属性、用户画像等关键特征
- 项目成果：搜索结果相关性提升20%，用户搜索转化率提高12%，项目上线后为平台带来千万级营收增长
- 个人贡献：主导模型算法选型与优化，负责特征工程全流程，参与项目需求分析与方案设计
智能安防行人检测与跟踪系统 - 算法工程师
2019.012019.12
百度
- 项目背景：公司为拓展智能安防业务，开发基于深度学习的行人检测与跟踪系统
- 技术方案：采用YOLOv5、DeepSORT等算法，搭建行人检测与跟踪框架；针对监控场景数据特点，进行模型训练与调优
- 项目成果：行人检测准确率达95%以上，跟踪成功率90%，系统在实际场景中稳定运行，已部署于多个安防项目
- 个人贡献：负责深度学习模型训练与优化，参与系统架构设计，解决复杂场景下的检测跟踪难题
个人总结
多年机器学习优化领域经验，精通多种算法与模型，具备丰富的项目实战经验 擅长从业务需求出发，设计高效的优化方案，实现技术与业务价值的双重提升 良好的团队协作与沟通能力，能够推动跨部门合作，保障项目顺利落地 持续关注行业前沿技术，具备快速学习与创新能力，为公司技术发展注入新动力
技能专长
Python编程
机器学习算法（如XGBoost、LightGBM）
深度学习框架（TensorFlow、PyTorch）
数据挖掘与分析
模型优化与调优
荣誉奖项
2022年公司技术创新奖
2020年百度优秀项目奖
其他信息
开源项目贡献:
- 参与GitHub上的机器学习开源项目，提交代码优化PR，被项目组采纳
- 撰写技术博客，分享机器学习优化经验与心得，累计阅读量10万+
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