UP简历 小U

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个人总结

作为一名资深模型微调工程师,我专注于大模型在特定行业场景下的优化与部署。精通<strong>机器学习、深度学习</strong>理论,熟练运用<strong>PyTorch、TensorFlow</strong>等框架进行模型训练、微调与评估。具备丰富的<strong>自然语言处理(NLP)</strong>项目经验,擅长通过数据处理、架构优化和超参数调优,显著提升模型性能与业务价值。致力于将前沿AI技术转化为实际生产力,推动产品创新与效率提升。

工作经历

高级模型微调工程师

某头部人工智能公司

2023-07 - 2024-07
  • 主导并完成了3个核心大模型在金融、医疗领域的行业微调项目,平均将模型在特定任务上的F1分数提升了8%,召回率提升了12%
  • 负责设计和实现高效数据标注与清洗流程,处理了超过50万条行业特定数据,将模型训练效率提升了20%,同时降低了15%的数据准备成本
  • 通过引入Prompt EngineeringLoRA(Low-Rank Adaptation)等微调策略,成功将模型推理速度优化了10%,同时保持了高精度,有效支撑了日均百万级的查询请求
  • 构建并维护模型性能监控系统,持续追踪模型在生产环境中的表现,及时发现并解决了10+潜在的性能衰减问题,保障了服务的稳定性与用户体验
  • 与产品经理、算法研究员紧密协作,将LLM微调技术应用于智能客服、内容生成等产品线,助力公司新产品上线,为公司带来了[XX]万美元的潜在业务增长

项目经历

基于BERT的医疗问答系统微调

个人项目

2022-03 - 2022-09
  • 设计并实现了基于BERT模型的医疗领域问答系统,通过收集整理10万+医疗问答对进行微调,显著提升了模型对医疗术语的理解能力
  • 采用了数据增强技术对抗训练,有效缓解了医疗领域数据稀缺问题,最终模型在权威医疗QA数据集上的准确率达到88%,相较于基线模型提升了5%
  • 负责从数据预处理、模型架构调整到超参数优化的全流程,实现了模型在单块GPU上2小时内完成微调,大幅缩短了迭代周期
  • 开发了基于Flask的API接口,支持实时问答,为后续的实际应用奠定了基础

多模态情感识别模型研究与实现

校级科研项目

2021-07 - 2022-01
  • 作为核心成员,参与研究并实现了一个融合文本、语音、图像信息的多模态情感识别模型,旨在提升情感识别的准确性和鲁棒性
  • 负责设计并实施特征融合策略,利用Transformer架构对多模态数据进行编码与融合,成功将模型在MELD数据集上的F1分数提升至75%,超越了当时主流的单模态模型约10%
  • 利用PyTorch框架搭建模型,并进行了大量的实验验证和超参数调优,确保了模型的最佳性能输出
  • 撰写了项目报告,并在校内学术研讨会上进行了成果分享,获得了“优秀项目奖”

教育背景

清华大学

硕士 · 计算机科学与技术

2020-09 - 2023-06

技能专长

编程语言

Python · Java · C++

机器学习框架

PyTorch · TensorFlow · Scikit-learn · Keras

大模型微调

Prompt Engineering · LoRA · PEFT · 知识蒸馏 · RLHF

自然语言处理

BERT · GPT系列 · Transformer · Text Classification · NER

数据与工具

SQL · Pandas · Numpy · Git · Docker · Jupyter

云平台

AWS · 阿里云 · Google Cloud Platform

AI人工智能进阶2025/12/4

模型微调工程师简历范文

模型微调工程师 AI人工智能 1-3年经验

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核心亮点

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适用人群

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