教育经历

北京大学 - 硕士985

2015.09-2018.06

计算机科学与技术

•在研究生阶段，主修人工智能方向，课程涵盖深度神经网络设计与优化、强化学习实践。积极参与实验室科研项目，完成基于 Transformer 的文本生成系统开发，提升模型生成质量。

•组织校内 AI 创新大赛，担任技术导师，指导学生团队完成智能机器人项目，获省级一等奖。

工作经历

腾讯 - AI 研究院技术研发

2018.07-2021.06

深度学习应用工程师算法研发模型工程化AI 系统集成

北京

•主导计算机视觉项目，针对医疗影像分析场景，重构U-Net模型用于肿瘤分割，将 Dice 系数从 78% 提升至 87%，显著缩短影像科医生诊断时间 25%。

•在金融科技领域，基于 GPT 架构开发交易风险预警模型，解析客户行为序列数据，使欺诈检测效率提高 35%，误报率降低 20%，保障交易安全。

•负责模型部署与运维，成功将多个 CV 模型迁移至边缘计算设备，支持高并发实时推理，日均处理数据量达 500 万次，确保服务低延迟运行。

阿里巴巴 - AI 应用部互联网领军

2021.07-2023.06

深度学习应用工程师推荐算法跨域创新业务赋能

北京

•优化智能广告投放系统，引入多任务学习框架，融合用户画像与实时行为数据，点击转化率提升 18%，广告主 ROI 增加 22%，驱动业务增长。

•在零售场景应用目标检测，改进 Faster R-CNN 模型用于货架商品盘点，检测速度提升 30%，准确率提高至 95%，已规模化部署至全国 200+ 门店。

•跨部门协作设计 AI 解决方案，拓展至智慧农业领域，开发作物病虫害识别模型，助力农户增产 15%，推动公司开辟新业务线。

项目经历

医疗影像辅助诊断系统 - 算法负责人

2019.01-2019.12

腾讯

•项目聚焦医学影像智能分析，旨在辅助医生进行早期疾病筛查。作为核心成员，负责端到端模型开发与验证。

•收集并标注 CT 扫描数据集，应用数据增强技术；基于 ResNet 进行迁移学习，针对肺部结节特征优化网络结构。

•模型在测试集上 Dice 系数达 92%，上线后诊断效率提升 50%，显著减轻放射科医师工作负担。

智能语音助手系统 - NLP 工程师

2022.01-2022.12

阿里巴巴

•开发面向智能家居的语音交互系统，负责语义理解与对话管理模块。

•构建多轮对话数据集，采用 BERT 预训练模型进行微调，集成意图识别与槽位填充技术。

•优化损失函数设计，意图识别 F1 值达 91%，上线后语音指令识别准确率提升 30%，用户满意度显著改善。

技能专长

模型工程化

Keras 框架

PaddlePaddle 生态

计算机视觉应用

自然语言处理实践

荣誉奖项

卓越贡献奖

其他信息

学术成果:

在硕士期间，合作撰写了一篇关于自然语言处理在情感分析中的应用的会议论文，发表于国际人工智能会议，为相关研究提供了新思路。

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牛敬业

188****3566

niu****@***.com

北京

男

深度学习应用工程师

在职

北京

25k-35k

个人总结

我对深度学习应用怀有浓厚兴趣，坚信算法的优雅与工程的务实能驱动AI落地。做事逻辑严谨，注重代码可维护性，习惯通过A/B测试验证模型效果。精通主流框架与模型优化，在计算机视觉和自然语言处理领域有扎实实践，善于将学术前沿转化为业务解决方案。业余时间参与开源社区贡献代码，持续追踪行业技术动态，期待在充满挑战的AI团队中发挥所长。