机器学习研究员简历范文全文
自我评价
5年机器学习研究与落地经验，聚焦大模型微调、多模态预训练与推荐算法，主导过亿级用户场景的模型优化。熟悉PyTorch/TensorFlow与分布式训练，以第一作者发表CCF-A类论文2篇、申请发明专利3项。擅长从业务问题定义到模型上线的全链路推进，模型指标与线上收益均有可量化提升。
工作经历
北京智源人工智能研究院
北京
人工智能新型研发机构
机器学习研究员
2022年9月 - 至今
大模型多模态
- 主导70亿参数多模态大模型微调，构建百万级指令数据集，下游任务平均准确率提升6.2个百分点。
- 设计分布式训练与混合精度方案，单卡吞吐提升38%，训练成本降低约25%。
- 牵头与3个业务团队共建评测体系，推动模型在2条产品线落地，月活覆盖超500万。
北京字节跳动科技有限公司
北京
互联网头部大厂
算法工程师（机器学习方向）
2020年7月 - 2022年8月
推荐算法特征工程
- 负责推荐系统召回与排序模型迭代，CTR提升4.1%，人均使用时长提升3.5%。
- 搭建特征实时更新链路，特征时效从小时级缩短至分钟级，模型AUC提升0.8个百分点。
- 主导冷启动策略优化，新用户次日留存提升2.3个百分点。
研究经历
面向多模态理解的高效预训练方法研究/核心研究员
北京
人工智能研究中心
2020年1月 - 2020年6月
- 提出跨模态对齐的对比学习框架，在公开基准上零样本检索Recall@1提升5.4个百分点。
- 成果以第一作者发表于CCF-A类会议，并被2篇后续工作引用。
大规模图神经网络推荐算法研究/研究助理
北京
计算机科学与技术系
2019年9月 - 2019年12月
- 设计基于图采样的邻居聚合方法，在千万级节点数据集上训练速度提升2.1倍。
- 相关成果申请发明专利1项，并应用于实验室合作企业的推荐场景。
项目经验
企业级多模态大模型问答系统
2024年3月 - 2024年5月
项目负责人
- 构建图文混合检索增强生成链路，问答准确率由71%提升至86%，人工转接率下降32%。
- 设计增量微调与评测流水线，模型迭代周期从2周缩短至3天。
短视频推荐冷启动优化项目
2022年12月 - 2023年2月
算法负责人
- 引入元学习与内容侧特征，新用户首日曝光点击率提升5.7%。
- 项目上线后覆盖日活百万级新用户，A/B实验全量胜出。
工作成果
CCF-A类论文第一作者
发表2篇CCF-A类会议论文，累计被他引40余次。
大模型规模化落地
主导的微调方案在2条产品线落地，服务月活超500万用户。
推荐核心指标提升
任职期间推荐系统CTR累计提升4.1%，带来可观广告收入增量。
语言能力
英语（CET-6）可熟练阅读英文论文并撰写英文技术报告
普通话（二级甲等）标准流利，可独立完成技术分享
教育背景
清华大学
985211双一流
计算机科学与技术 硕士
北京2017年9月 - 2020年6月
研究方向为深度学习与自然语言处理，GPA 3.8/4.0。
哈尔滨工业大学
985211双一流
软件工程 本科
哈尔滨2013年9月 - 2017年6月
专业排名前5%，获校级优秀毕业生。
专业技能
PyTorch
大模型微调（LoRA/SFT/RLHF）
Python
分布式训练（DeepSpeed/Megatron）
推荐系统与排序模型
TensorFlow
荣誉奖项
国家奖学金
中国计算机学会优秀论文奖
全国大学生数学建模竞赛国家一等奖
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