•参与智慧城市交通流量预测项目,设计LSTM-CNN混合模型,在杭州市试点区域将拥堵预测误差降低22%
•主导计算机视觉课程大作业,实现基于Transformer的建筑遗产图像修复系统,获课程最佳实践奖
•加入导师实验室参与国家自然科学基金项目,负责多光谱遥感图像分类模块开发,相关成果发表于IEEE GRSL期刊
人工智能算法研究工程师工业视觉算法模型压缩跨模态检索
北京
•在阿里云智能计算实验室,负责工业质检系统的模型迭代升级
•主导缺陷检测算法重构,通过改进YOLOv5的注意力机制与数据增强策略,使微小缺陷检出率从78%提升至91%,产线漏检率下降40%
•研发多模态检索系统,融合视觉与文本特征进行工业图纸智能匹配,实现跨模态检索F1分数突破0.85
•与产研团队协同优化模型推理链路,通过TensorRT量化与模型蒸馏,使端侧推理延迟降低60%,支持边缘设备实时检测需求
人工智能算法研究工程师多目标优化实时特征工程图神经网络
北京
•在美团到店事业群,负责本地生活服务平台的个性化内容分发策略
•构建多目标优化的用户兴趣预测模型,结合图神经网络挖掘商户关联关系,使POI推荐CTR提升35%,用户停留时长增加28%
•设计实时特征管道,通过Flink+ClickHouse实现用户行为特征分钟级更新,支撑千万级QPS的推荐场景
•推动算法可解释性建设,开发基于SHAP的特征归因工具,帮助运营团队优化冷启动策略
•在阿里云实习期间,主导胸部CT影像肺结节检测算法研发
•项目背景:解决基层医院放射科医师读片效率低、漏诊率高的问题
•项目内容:改进3D U-Net结构引入跨层连接,设计多尺度训练策略;构建含50万张标注影像的私有数据集
•项目成果:肺结节检出敏感度达94.2%,假阳性率控制在1.8%以内,已通过NMPA二类医疗器械认证
•在美团实习期间,负责K12教育场景的个性化课程推荐系统
•项目背景:解决传统协同过滤在冷启动场景下的覆盖率不足问题
•项目内容:设计融合知识图谱与强化学习的混合推荐框架,构建学生能力画像与课程知识图谱
•项目成果:课程完课率提升40%,新用户次月留存率提高22%,获事业部年度技术突破奖
分布式训练框架(Horovod/Paddle Distributed) 技术社区贡献:
在GitHub维护开源项目「NeuroArchitect」,提供模块化神经网络架构搜索工具包,支持OneFlow/PyTorch双后端,获2.3k星标
在知乎专栏《算法炼丹手记》持续更新模型优化实战经验,累计10万+阅读量,精华内容被AI研习社收录