在硕士期间，专注于机器学习领域的研究。系统学习了机器学习算法原理、深度学习框架等专业课程。参与了导师的科研项目，涉及图像识别方向，通过数据预处理、模型构建与优化等工作，提升了算法实践能力。

• 负责公司推荐系统的算法优化工作。通过对用户行为数据的分析，运用机器学习算法构建用户兴趣模型，使推荐准确率提升了20%。
• 主导了图像分类项目的算法开发。从数据采集、标注到模型训练、部署，全程参与。采用深度学习模型，在测试集上准确率达到95%，并成功应用于公司的图像审核业务。
• 与团队成员合作，进行算法性能优化。针对线上运行的算法模型，通过代码优化、硬件适配等方式，使模型推理速度提升了30%，降低了服务器资源消耗。

• 带领团队开展自然语言处理项目。负责项目的整体规划与技术指导，包括文本分类、情感分析等任务。通过引入预训练模型和优化训练策略，使文本分类准确率提高到92%，情感分析的F1值提升至88%。
• 参与公司智能客服系统的算法升级。针对客服对话数据，设计对话意图识别算法，构建知识图谱辅助问答。上线后，客服问题解决率提高了15%，用户满意度提升了10%。
• 负责算法团队的人才培养与技术交流。组织内部技术分享会，提升团队整体技术水平。同时，与高校科研团队合作，跟踪前沿技术动态，引入新的算法思路到公司项目中。

• 项目背景：为电商平台优化商品搜索排名算法，提高用户搜索体验和商品转化率。
• 项目实施：收集用户搜索日志、商品信息等数据，进行数据清洗与特征工程。运用机器学习中的排序学习算法（如LambdaMART），结合深度学习模型（如Transformer）构建搜索排名模型。通过A/B测试不断优化模型参数。
• 项目成果：上线后，搜索结果的相关性提升了18%，商品点击率提高了12%，为平台带来了显著的业务增长。

• 项目背景：针对自动驾驶场景，开发实时目标检测算法，保障行车安全。
• 项目实施：采集大量道路场景图像和视频数据，标注目标（车辆、行人、交通标志等）。采用轻量化深度学习模型（如YOLO系列）进行优化，结合模型压缩技术（剪枝、量化），使其能在车载嵌入式设备上实时运行。
• 项目成果：在实际道路测试中，目标检测准确率达到93%，检测速度达到30fps，满足自动驾驶实时性要求，为自动驾驶系统提供了关键技术支持。