UP简历 小U

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个人总结

作为一名经验丰富的AI建模工程师,我专注于虚拟场景的AI模型构建与优化,具备扎实的机器学习、深度学习理论基础及丰富的实践经验。我擅长运用Python、TensorFlow、PyTorch等工具,高效完成数据预处理、模型训练、评估与部署,并成功将模型应用于实际场景,显著提升了系统性能与用户体验。我致力于将前沿AI技术转化为实际生产力,追求卓越的技术创新与业务价值。

工作经历

AI建模工程师

字节跳动

2024-07 - 至今
  • 负责核心业务线虚拟场景的AI模型构建与迭代优化,专注于提升模型的真实感与交互性
  • 主导开发基于生成对抗网络(GAN)的场景生成模型,将场景生成效率提升了30%,同时降低了20%的人工成本。
  • 利用强化学习技术优化虚拟角色行为决策模型,使虚拟角色在复杂场景下的决策准确率提升了15%
  • 参与设计并实现大规模训练数据管道,处理超过1TB的场景数据,确保模型训练的效率和质量。
  • 与产品经理、算法研究员紧密合作,将前沿的计算机图形学AI技术融合,实现产品创新。
  • 通过持续的模型性能监控与A/B测试,将用户满意度提升了10%

AI算法实习生

腾讯光子工作室群

2023-03 - 2023-09
  • 参与游戏AI的研发,负责训练和部署NPC行为决策模型
  • 使用PyTorch框架实现了基于深度强化学习的寻路算法,将寻路效率提升了25%
  • 协助团队进行游戏场景物体识别语义分割模型的开发与优化,模型准确率达到92%
  • 负责收集和标注20000+条游戏内数据,为模型训练提供高质量数据集。
  • 撰写技术文档和实验报告,为团队提供了清晰的开发思路和成果记录

项目经历

基于NeRF的3D场景重建与渲染项目

个人项目

2022-09 - 2023-01
  • 独立设计并实现了基于神经辐射场(NeRF)3D场景重建与渲染系统
  • 项目目标是通过多视角图像输入,重建出高真实感的3D场景,并支持自由视角渲染。
  • 采用PyTorch实现NeRF核心算法,优化了采样策略和网络结构,将渲染速度提升了20%
  • 成功在公开数据集(如LLFF)上取得了SOTA级别的PSNR指标,重建质量达到行业领先水平。
  • 项目成果展示了在计算机视觉计算机图形学交叉领域的实践能力。

教育背景

清华大学

硕士 · 计算机科学与技术

2021-09 - 2024-07

北京航空航天大学

本科 · 软件工程

2017-09 - 2021-07

技能专长

编程语言

Python · C++ · Java

深度学习框架

TensorFlow · PyTorch · Keras

AI建模与算法

机器学习 · 深度学习 · 强化学习 · 计算机视觉 · 自然语言处理 · 生成对抗网络 (GAN) · 神经辐射场 (NeRF)

数据处理与工具

Pandas · NumPy · Scikit-learn · OpenCV · CUDA

开发与部署

Docker · Git · Linux · 云平台 (AWS/Aliyun)

热门进阶2025/12/4

AI建模工程师简历范文

AI建模工程师 AI人工智能 1-3年经验

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核心亮点

专注于AI建模工程师职位,精准匹配招聘需求
强调虚拟场景AI模型构建的核心技能与项目经验
优化简历结构与内容,突出技术实力和解决问题能力
适用于有一定经验的AI建模工程师,助力职业发展

适用人群

本范文特别适合AI建模工程师岗位的求职者参考学习, 通过具体的工作经历和项目经验展示,帮助您了解如何突出AI人工智能 行业的核心竞争力。

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