模型算法工程师简历范文全文
自我评价
5年模型算法工程师经验，专注推荐系统与自然语言处理方向，主导过亿级用户推荐排序与LLM微调落地项目。熟练使用PyTorch、TensorFlow及分布式训练框架，具备从数据建模到线上部署的完整闭环能力。曾将推荐CTR提升8.6%，并推动大模型问答场景响应时延下降35%。
工作经历
北京字节跳动科技有限公司
互联网大厂推荐系统
北京
模型算法工程师
推荐算法PyTorch
2022年9月 - 至今
- 负责抖音电商推荐排序模型迭代，引入多任务学习与特征交叉结构，CTR提升8.6%，GMV增长约4.2%。
- 搭建千亿样本级分布式训练流程，训练效率提升40%，模型日更新周期由7天缩短至2天。
- 主导大模型问答场景微调与蒸馏，线上响应时延下降35%，人工兜底率降低22%。
北京美团科技有限公司
互联网大厂本地生活
北京
算法工程师
NLP搜索算法
2020年7月 - 2022年8月
- 负责外卖搜索意图识别与召回优化，Query意图准确率提升6.3%，搜索转化率提升3.1%。
- 构建用户行为序列建模方案，离线AUC提升0.012，线上人均点击次数提升5.4%。
项目经验
电商推荐多任务排序模型升级 - 算法负责人
2024年3月 - 2024年5月
- 设计MMoE与PLE多任务网络结构，解决点击与转化目标冲突，CTR提升8.6%。
- 引入实时特征与在线学习链路，模型更新频率提升至小时级，冷启动商品曝光提升12%。
大模型客服问答微调与蒸馏 - 核心算法工程师
2022年12月 - 2023年2月
- 基于LoRA对7B模型进行领域微调，问答准确率由71%提升至86%。
- 通过知识蒸馏压缩至1.5B小模型，推理成本下降60%，P99时延降低35%。
专业技能
PyTorch
推荐系统与排序模型
自然语言处理与LLM微调
TensorFlow
分布式训练与模型部署
Python与SQL
教育背景
北京邮电大学
211双一流
北京
计算机科学与技术 硕士
2019年8月 - 2021年5月
研究方向为推荐系统与深度学习，核心课程：机器学习、数据挖掘、最优化方法。
北京邮电大学
211双一流
北京
计算机科学与技术 本科
2016年8月 - 2020年5月
GPA 3.7/4.0，专业排名前10%，通过CET-6。
工作成果
推荐效果显著提升
主导电商推荐排序升级，CTR提升8.6%，带动GMV增长约4.2%。
训练效率优化
重构分布式训练流程，训练效率提升40%，模型迭代周期缩短70%。
公司级技术奖项
获2023年度部门技术创新奖，项目被评为季度最佳实践。
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
证明机器学习与算法工程实践能力。
AWS Certified Machine Learning – Specialty - 亚马逊云科技
2023年11月
证明云端机器学习建模与部署能力。
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