语言模型算法工程师简历范文全文
熊帅帅
语言模型算法工程师
教育背景
北京航空航天大学
985双一流
计算机科学与技术 硕士
北京2019年8月 - 2021年5月
研究方向为自然语言处理，主修深度学习、机器学习、统计自然语言处理。
哈尔滨工程大学
211双一流
软件工程 本科
哈尔滨2016年8月 - 2020年5月
GPA 3.7/4.0，专业前5%，获校级优秀毕业生。
专业技能
PyTorch / 分布式训练
Transformer / LLM 预训练
RLHF / SFT 对齐
DeepSpeed / Megatron
Python / C++
模型推理加速（vLLM/TensorRT）
荣誉奖项
中国计算机学会（CCF）优秀论文奖
北京航空航天大学优秀毕业生
自我评价
5年NLP与大模型算法经验，主导千亿级参数模型预训练与对齐优化，熟悉Transformer架构、RLHF与推理加速。擅长数据构建、SFT与评测体系搭建，推动模型在搜索与客服场景落地，线上指标提升显著。
工作经历
北京智源智能科技有限公司
北京
人工智能大模型
高级算法工程师（大模型方向）
2022年9月 - 至今
预训练RLHF
- 主导70B参数模型预训练数据配比与课程学习策略，训练效率提升约25%。
- 搭建RLHF对齐流水线，人工评测胜率由52%提升至68%。
- 推动模型在智能客服落地，问题解决率提升18%，人工转接率下降12%。
北京搜狗科技有限公司
北京
互联网搜索引擎
NLP算法工程师
2020年7月 - 2022年8月
NLP语义召回
- 负责搜索query理解与语义召回，长尾query点击率提升9%。
- 优化BERT蒸馏模型，线上推理耗时降低40%，服务日均亿级请求。
项目经验
多轮对话大模型对齐优化
2024年3月 - 2024年5月
算法负责人
- 设计偏好数据标注规范，累计构建12万条高质量对比样本。
- 引入DPO与拒绝采样混合训练，安全合规通过率提升至95%。
大模型推理服务性能优化
2022年12月 - 2023年2月
核心开发
- 基于vLLM实现连续批处理与KV Cache复用，吞吐提升2.3倍。
- 通过量化与算子融合，单卡显存占用下降35%，支撑业务低成本扩容。
研究经历
面向长文本的预训练语言模型效率研究/研究助理
北京
计算机学院 自然语言处理实验室
2020年1月 - 2020年6月
- 提出稀疏注意力改进方案，长文本任务准确率提升3.2个百分点。
- 相关成果发表于CCF-B类会议，并申请发明专利1项。
工作成果
模型效果突破
主导对齐方案使核心业务模型人工评测胜率提升16个百分点。
训练成本优化
通过并行策略调优，将千亿级模型单次训练成本降低约30%。
学术产出
以第一作者发表CCF-B类论文2篇，参与申请发明专利3项。
证书与认证
人工智能工程师（中级） - 工业和信息化部教育与考试中心
2021年6月
证明AI算法与工程实践能力。
AWS Certified Machine Learning – Specialty - 亚马逊云科技
2023年9月
证明云端机器学习方案设计与部署能力。
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