人工智能技术研发总监简历范文全文
自我评价
12年人工智能算法与研发管理经验，长期负责大模型、计算机视觉与推荐系统的技术规划与团队建设，管理50人以上研发团队。主导多个亿级用户产品的算法平台建设，累计落地30余个AI项目，形成从数据到模型的完整闭环。具备从0到1搭建AI团队与技术体系的能力，擅长技术战略规划、跨部门协同与工程化落地。
工作经历
北京智源科技有限公司
人工智能大模型
北京
人工智能技术研发总监
团队管理技术战略
2022年9月 - 至今
- 组建并管理60人AI研发团队，覆盖算法、平台与工程，年度研发目标达成率超110%。
- 主导大模型训练与推理平台建设，训练成本降低35%，支撑12条业务线模型迭代。
- 推动算法在搜索与推荐场景落地，核心指标CTR提升18%，年增收入约6000万元。
上海云智信息技术有限公司
互联网计算机视觉
上海
算法技术负责人
算法架构推荐系统
2020年7月 - 2022年8月
- 负责计算机视觉算法团队从5人扩至25人，交付人脸识别等8个核心算法模块。
- 主导推荐系统重构，线上AUC提升0.06，用户点击率提升22%。
- 建立模型上线评估与监控机制，线上事故率下降60%。
项目经验
企业级大模型训练与推理平台 - 项目总负责人
2024年3月 - 2024年5月
- 设计分布式训练与推理架构，支持千亿参数模型，GPU利用率从45%提升至78%。
- 搭建模型评测与数据治理体系，模型上线周期由6周缩短至2周。
智能推荐系统升级项目 - 技术负责人
2022年12月 - 2023年2月
- 引入深度学习召回与多目标排序，人均使用时长提升25%。
- 建设实时特征平台，特征更新延迟由小时级降至分钟级。
工作成果
团队与体系建设
从0到1搭建60人AI研发团队与三级技术评审机制，核心成员留存率超90%。
专利与标准
累计申请发明专利12项，主导参与1项行业AI工程化标准制定。
业务价值
推动AI能力对外输出，三年内累计创造技术授权与增值收入超5000万元。
专业技能
大模型训练与推理
计算机视觉
推荐系统
PyTorch
分布式训练（Megatron/DeepSpeed）
MLOps与工程化
技术团队管理
技术战略规划
Python
教育背景
清华大学
985211
北京
计算机科学与技术 硕士
2019年8月 - 2021年5月
研究方向：机器学习与计算机视觉。
哈尔滨工业大学
985211
哈尔滨
软件工程 本科
2016年8月 - 2020年5月
主修数据结构、算法设计与人工智能导论。
证书与认证
信息系统项目管理师（软考高级） - 工业和信息化部
2019年11月
具备大型IT项目与研发团队管理能力。
人工智能工程技术人员认证 - 中国电子学会
2022年6月
证明AI算法与工程化专业能力。
荣誉奖项
公司年度技术创新奖
中国计算机学会科技进步奖
语言能力
英语（CET-6）可阅读英文技术文献，具备技术沟通能力
其他信息
到岗时间:
离职状态，一周内可到岗，可接受短期出差。
技术影响力:
GitHub维护AI工程化开源项目，累计Star超2000。
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