人工智能算法工程师简历范文全文
教育背景
北京邮电大学
211双一流
计算机科学与技术 硕士
北京2018年9月 - 2021年6月
研究方向为计算机视觉与深度学习，参与实验室多模态检索课题。
武汉理工大学
211双一流
软件工程 本科
武汉2014年9月 - 2018年6月
相关课程：数据结构、机器学习、概率统计、线性代数。
专业技能
PyTorch / 深度学习
计算机视觉（检测/分割/OCR）
Transformer / 大模型微调
Python / C++
分布式训练与模型压缩
SQL / 数据管道
荣誉奖项
全国大学生数学建模竞赛 国家二等奖
校级优秀毕业生
自我评价
5年人工智能算法研发经验，专注计算机视觉与多模态大模型落地，主导过推荐、OCR与内容审核等业务算法从0到1上线。熟悉PyTorch、Transformer与分布式训练，具备扎实的模型压缩与工程化能力。擅长以业务指标驱动算法迭代，多次实现核心指标两位数提升。
工作经历
北京智瞳科技有限公司
北京
人工智能计算机视觉
高级算法工程师
2022年7月 - 至今
计算机视觉大模型微调
- 主导商品图OCR识别算法迭代，字符准确率由92.3%提升至97.8%，支撑日均千万级调用。
- 搭建多模态图文匹配模型并上线内容审核场景，人工复核量下降45%，误判率降低3.1个百分点。
- 负责训练框架与推理服务优化，单卡吞吐提升60%，推理成本每月节省约12万元。
北京云图数据技术有限公司
北京
互联网推荐系统
算法工程师
2021年7月 - 2022年6月
推荐算法特征工程
- 负责推荐召回与排序模型优化，CTR提升8.6%，人均停留时长提升11%。
- 构建特征工程与离线训练流水线，模型迭代周期由两周缩短至3天。
项目经验
多模态商品内容审核系统
2023年3月 - 2024年5月
算法负责人
- 设计图文双塔与跨模态融合模型，违规内容召回率提升至96.5%，误杀率控制在1.2%以内。
- 引入半监督与主动学习标注策略，标注成本降低约50%，模型月度迭代稳定上线。
轻量化OCR识别引擎
2022年8月 - 2023年2月
核心开发
- 基于知识蒸馏与量化压缩将模型体积缩小70%，端侧推理延迟降至35毫秒。
- 在票据与证件场景完成灰度验证，识别准确率保持98%以上。
研究经历
多模态图文检索研究/研究助理
北京
计算机学院 视觉与多媒体实验室
2019年9月 - 2021年6月
- 提出基于对比学习的跨模态对齐方法，在公开数据集上Recall@1提升4.2个百分点。
- 相关成果发表于国内核心期刊，并参与实验室横向课题交付。
工作成果
核心指标显著提升
连续两年主导算法迭代，OCR准确率与推荐CTR均实现两位数级别提升。
降本增效
通过推理优化与模型压缩，年度算力成本节省超百万元。
技术影响力
主导2项算法专利申报，其中1项已获授权。
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
2023年6月
证明人工智能算法与工程实践能力。
CET-6 - 教育部教育考试院
2016年12月
英语六级，可流畅阅读英文技术文献。
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