会员限时优惠个人简历
在追求中发现可能，在创造中实现价值
熊帅帅
13800000000
zhangwei@example.com
北京
28
男
大模型算法工程师
在职
北京
30k-50k教育经历
清华大学 - 硕士985
2016.092019.06
计算机科学与技术
- 系统学习了机器学习、深度学习等专业课程，成绩优异，GPA 3.8/4.0
- 参与学校组织的学术研讨会，发表论文《基于深度学习的图像识别研究》
工作经历
字节跳动 - 人工智能实验室互联网大厂
2020.072023.03
大模型算法工程师算法研发团队管理
北京
- 负责大模型算法的研发与优化，主导完成了公司核心大模型的架构设计与迭代，使模型推理速度提升了 40%，准确率提高了 15%
- 带领团队与业务部门紧密合作，针对不同业务场景进行模型定制化开发，成功落地了 5 个重要业务场景的大模型应用，为公司带来了超过 2000 万的业务增长
- 积极参与行业技术交流，发表了 3 篇大模型相关的技术博客，提升了公司在行业内的技术影响力
腾讯 - 技术工程事业群多元化业务
2019.072020.06
算法工程师算法开发模型应用
上海
- 参与公司基础算法平台的搭建，负责其中的模型训练模块开发，优化了训练流程，使训练效率提高了 30%
- 针对自然语言处理领域，研发了基于 Transformer 的文本分类模型，在公司内部数据集上准确率达到 92%，并成功应用于客服文本分类系统，降低了人工客服成本 15%
- 与跨部门团队协作，为公司的智能推荐系统提供算法支持，优化了推荐算法的召回率和准确率，使推荐系统的用户点击率提升了 10%
项目经历
金融领域大语言模型开发项目 - 核心算法工程师
2021.012022.12
字节跳动
- 该项目旨在开发一个面向金融领域的大语言模型，用于智能客服、风险评估等场景。作为核心算法工程师，负责模型的架构设计与优化
- 采用预训练 - 微调的技术路线，在大规模金融文本数据上进行预训练，使模型对金融领域知识有了较好的理解。通过引入金融领域特定的知识图谱，优化了模型的推理能力，在风险评估任务上，使模型的准确率从 85%提升到 90%
- 带领团队完成了模型的上线部署，与业务团队紧密配合，针对智能客服场景进行了多轮优化，使客服机器人的问题解决率提高了 20%，为公司节省了大量的客服人力成本
图像生成大模型项目 - 算法工程师
2019.092020.06
腾讯
- 参与公司的图像生成大模型项目，负责算法研发与优化工作。该模型基于扩散模型架构，目标是生成高质量、多样化的图像
- 针对模型训练速度慢的问题，提出了一种改进的采样策略，使训练速度提升了 30%。通过引入对抗训练机制，提高了生成图像的质量，在内部评估指标上，图像的逼真度得分提高了 15%
- 与设计团队合作，将模型应用于广告图像生成场景，成功为多个广告项目生成了高质量的图像素材，节省了设计成本 30%以上，同时提高了广告的点击率 10%
个人总结
拥有[X]年大模型算法工程师经验，精通大模型架构设计与优化，具备丰富的项目实战经验 熟悉多种深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch），能够熟练运用机器学习、深度学习算法解决实际问题 具备良好的团队协作能力和沟通能力，能够带领团队完成复杂项目的研发与落地 对技术有强烈的好奇心和学习能力，关注行业前沿技术动态，不断提升自己的技术水平
技能专长
深度学习算法
大模型架构设计
Python 编程
TensorFlow
PyTorch
荣誉奖项
公司年度技术创新奖
其他信息
论文发表:
- 在[具体学术会议名称]上发表论文《[论文标题]》，提出了一种新颖的大模型训练加速方法，受到了行业内的广泛关注
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