UP简历 小U

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个人总结

资深AI技术专家与培训讲师,拥有<strong>5年+</strong>人工智能领域研发与教学经验。精通<strong>机器学习、深度学习、自然语言处理</strong>等核心AI技术,具备AI模型开发、优化及部署的实战能力。擅长将复杂技术概念转化为易于理解的课程内容,累计培训学员超过<strong>1000名</strong>,学员满意度高达<strong>95%</strong>。致力于通过高质量的AI培训,赋能学员掌握前沿AI工具与技能,推动企业智能化转型。

工作经历

AI高级研究员 & 内部培训师

百度(北京)

2021-07 - 2024-06
  • AI模型研发与优化:主导开发并优化了多项核心AI产品中的关键算法,包括推荐系统、智能问答系统等,成功将模型准确率提升15%,响应速度优化20%,为公司带来千万级业务增长。
  • 技术攻关与创新:负责前沿AI技术(如大模型微调、强化学习)的预研与落地,成功将新技术应用于实际业务场景,提升了产品竞争力。
  • 内部AI培训体系建设:作为核心讲师,设计并实施了3套针对研发团队的AI技术培训课程,涵盖深度学习框架(TensorFlow/PyTorch)、自然语言处理、计算机视觉等,累计培训500+工程师,学员技术能力平均提升30%
  • 项目管理与团队协作:负责AI项目从需求分析到上线部署的全生命周期管理,跨部门协调资源,确保项目按时高质量完成,成功交付5个大型AI项目

项目经历

基于Transformer的中文文本摘要系统

个人研究项目

2020-03 - 2020-09
  • 项目背景:针对新闻、报告等长文本,开发自动化摘要工具,提高信息获取效率。
  • 核心技术:采用Transformer模型架构,结合自注意力机制,实现对中文文本的语义理解与关键信息提取。
  • 成果:在公开数据集上,Rouge-1、Rouge-2、Rouge-L指标分别达到42.5%、20.3%、38.1%,显著优于传统序列模型,系统处理速度提升30%
  • 价值:为后续商业化应用奠定技术基础,相关研究成果在EI会议上发表。

基于计算机视觉的工业缺陷检测系统

校企合作项目

2019-09 - 2020-02
  • 项目背景:针对工业生产线产品表面缺陷检测效率低、误检率高的问题,研发自动化检测方案。
  • 核心技术:利用深度学习卷积神经网络(CNN),构建目标检测模型(YOLOv5),实现对微小缺陷的精准识别。
  • 成果:系统检测准确率达到98.7%,检测速度提升5倍,帮助工厂降低25%的人力成本,减少10%的次品率。
  • 价值:成功应用于某电子产品制造企业生产线,获得企业高度认可。

教育背景

清华大学

硕士 · 计算机科学与技术

2018-09 - 2021-06

北京航空航天大学

本科 · 软件工程

2014-09 - 2018-06

技能专长

AI核心技术

机器学习 · 深度学习 · 自然语言处理 · 计算机视觉 · 强化学习 · 大模型微调

编程语言与工具

Python · C++ · Java · Git · Docker · SQL

深度学习框架

TensorFlow · PyTorch · Keras · PaddlePaddle

数据分析与处理

Pandas · NumPy · Scikit-learn · 数据可视化 · 特征工程

云平台与部署

AWS · 阿里云 · 模型部署 · MaaS · MLOps

教学与沟通

课程设计 · 授课技巧 · 技术分享 · 团队协作 · 解决问题

职位进阶2025/12/4

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