机器学习架构工程师简历范文全文
教育背景
北京航空航天大学
985211双一流
计算机科学与技术 硕士
北京2015年9月 - 2018年6月
研究方向：机器学习与数据挖掘，参与国家自然科学基金项目。
华中科技大学
985211双一流
软件工程 本科
武汉2011年9月 - 2015年6月
主修数据结构、算法设计与数据库系统。
专业技能
TensorFlow / PyTorch 分布式训练
推荐系统与排序模型架构
Kubernetes 与模型服务化部署
特征工程与实时计算（Flink/Spark）
GPU 集群调度与性能调优
Python / C++ / Go
模型压缩与推理加速（TensorRT）
MLOps 与实验平台建设
A/B 实验与效果评估体系
荣誉奖项
公司年度技术创新奖
中国计算机学会（CCF）优秀论文奖
自我评价
8年机器学习与推荐系统研发经验，专注大规模模型训练与在线推理架构设计，主导过亿级用户推荐平台从0到1搭建。精通TensorFlow/PyTorch分布式训练、特征工程与模型服务化，具备GPU集群调度与成本优化实战经验。擅长跨团队技术方案落地，推动算法与工程协同提效。
工作经历
北京智联云科技有限公司
北京
互联网人工智能
机器学习架构工程师
2021年3月 - 至今
推荐系统分布式训练
- 主导亿级用户推荐系统架构重构，训练吞吐提升3倍，线上推理延迟降低45%。
- 搭建GPU训练集群调度平台，资源利用率从52%提升至78%，年节省算力成本约600万元。
- 牵头制定模型上线规范与MLOps流程，模型迭代周期由2周缩短至3天。
北京数聚信息技术有限公司
北京
大数据企业服务
机器学习工程师
2018年7月 - 2021年2月
排序模型实时计算
- 负责搜索排序模型工程化落地，CTR预估模型AUC提升2.1个百分点。
- 设计实时特征计算链路，特征产出延迟由分钟级降至秒级，支撑日均百亿次请求。
项目经验
大规模推荐模型在线推理架构升级
2023年4月 - 2024年6月
架构负责人
- 设计多级缓存与模型分片推理方案，P99延迟从120ms降至65ms。
- 引入TensorRT量化与动态批处理，单卡吞吐提升2.4倍，服务器数量减少30%。
- 建立灰度发布与自动回滚机制，线上故障率下降80%。
统一特征平台建设
2022年1月 - 2023年3月
技术负责人
- 构建离线与实时统一特征平台，覆盖2000+特征，支撑10余个算法团队。
- 实现特征血缘与一致性校验，特征口径问题下降70%。
工作成果
推理成本大幅下降
通过量化与调度优化，年度推理算力成本降低约35%。
模型迭代提速
推动MLOps体系建设，模型从实验到上线周期缩短75%。
团队技术赋能
主导内部技术分享20余场，培养3名骨干工程师独立负责子系统。
证书与认证
阿里云机器学习工程师认证（ACP） - 阿里云
2023年6月
证明云上机器学习工程与架构设计能力。
AWS Certified Solutions Architect – Professional - 亚马逊云科技
2022年11月
证明云计算架构设计与部署能力。
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