在校期间，系统学习了人工智能、机器学习、深度学习等专业课程，掌握了扎实的理论基础。参与了多个科研项目，锻炼了算法设计与实现能力，培养了严谨的科研思维和团队协作精神。

• 负责公司核心AI算法的研发与优化，主导图像识别算法的升级，使识别准确率从85%提升至92%，为公司产品的用户体验和市场竞争力提升做出重要贡献。
• 带领3人算法团队，完成自然语言处理相关项目，实现文本分类准确率达90%以上，项目落地后为公司节省人工标注成本30%。
• 与产品、开发团队紧密合作，将算法模型部署到实际业务场景中，支持多个产品线的AI功能迭代，推动公司AI技术在行业内的应用创新。

• 参与公司自动驾驶算法研发项目，负责环境感知模块的算法设计与优化，通过改进目标检测算法，使车辆对行人、车辆等目标的检测距离提升20%，为自动驾驶的安全性提供保障。
• 主导公司推荐算法的重构，基于深度学习模型，实现用户个性化推荐准确率提升15%，有效提高用户活跃度和留存率，为公司业务增长提供数据支持。
• 与高校科研团队合作开展前沿AI技术研究，探索强化学习在复杂场景中的应用，撰写相关技术报告3篇，为公司技术储备和行业影响力提升奠定基础。

• 项目背景：针对电商平台商品图片识别准确率低的问题，开展图像识别算法优化项目。
• 项目内容：采用深度学习模型，对商品图片的特征提取、分类算法进行优化。通过数据增强、模型调参等手段，提高模型对不同角度、不同光照条件下商品图片的识别能力。
• 项目成果：识别准确率从78%提升至90%，上线后减少人工审核工作量40%，提高了商品上架效率，为电商平台的用户购物体验和运营效率提升提供有力支持。

• 项目背景：为提升智能客服系统的问答准确率，开展自然语言处理对话模型优化项目。
• 项目内容：构建基于Transformer的对话模型，引入知识图谱增强语义理解能力。通过大量对话数据训练和模型微调，优化对话生成和意图识别算法。
• 项目成果：问答准确率从70%提升至85%，用户满意度提高25%，降低客服人力成本15%，有效提升了智能客服系统的服务质量和公司运营效率。