牛敬业
大数据AI算法工程师
BUSINESS PROFILE
电话188****9546
邮箱niu****@***.com
城市北京
年龄30
性别男
求职状态在职
•本科期间担任学院算法协会技术组长，带队斩获「华为杯」全国大学生数学建模竞赛算法赛道华东赛区一等奖，同时在GitHub开源维护面向求职的算法考点速记与LeetCode高频题双语言解题库，累计收获1.8k星
•研究生阶段主导实验室垂域大模型推理优化课题，与零售企业合作落地本地化商品问答系统，通过LoRA+量化微调将单卡推理延迟降低42%，相关成果被SIGMOD学生workshop收录
•在公司主导金融风控系统的算法研发工作，核心职责涵盖：
•搭建实时数据处理管道，整合银行交易流水与第三方征信数据，完成特征工程与质量校验，保障数据时效性达秒级更新。
•设计基于图神经网络的欺诈检测模型，结合行为序列分析，显著降低异常交易误报率[X]%，并应用于反洗钱监控平台。
•优化信贷风险预测算法，融合LSTM与注意力机制，将违约概率预测准确率提升[X]%，直接支撑风控策略迭代。
•跨部门协作推进多个模型上线，包括智能投顾系统和反欺诈引擎，获监管机构合规认证与用户好评。
•担任百度AI Lab高级算法工程师，负责团队算法创新与工程落地，主要工作包括：
•制定算法技术路线，领导团队开发多模态内容理解模型，提升搜索广告CTR[X]%，优化用户内容匹配体验。
•重构数据处理架构，基于Kafka和Flink实现流批一体设计，数据处理延迟降低[X]ms，计算成本节约30%。
•建立技术培养体系，通过代码评审与专题研讨指导[X]名工程师成长，其中[X]人晋升为架构师。
•深度对接医疗与自动驾驶业务线，将NLP算法集成至智能问诊系统和车路协同平台，增强产品市场竞争力。
•该项目为K12教育平台打造的AI学习助手。作为算法负责人，核心工作包括：
•整合学生提问日志与题库数据，完成数据清洗和知识图谱构建，形成百万级结构化语料库。
•开发基于BERT和强化学习的生成式回答模型，结合上下文感知技术，提升答案准确性和个性化程度。
•优化问题意图分类器，融合实体识别与语义匹配，将响应准确率提升至[X]%，有效缓解教师压力。
•协同工程团队完成模型微服务化部署，支持高并发查询，保障系统平均响应时间低于500ms。
•该项目是面向三甲医院的AI辅助诊断工具。作为算法工程师，主要职责如下：
•收集并标注医学影像数据（如胸部X光片），应用数据增强和隐私保护技术扩充训练集规模。
•设计基于ResNet的病灶检测网络，融合注意力机制与多尺度特征融合，提升小目标识别精度。
•改进器官分割算法，结合U-Net与Transformer架构，使病灶分割Dice系数达到[X]%，辅助医生精准定位。
•与医疗团队联调模型至边缘计算设备，实现快速诊断流程，增强系统在基层医院的实用性。
常怀探索之心，以实干沉淀自身价值。我是一名对算法充满热忱的实践者，坚信数据赋能决策的底层逻辑，具备严谨的逻辑推演能力和持续迭代的学习习惯，对模型精度与数据质量有近乎偏执的敏感度。精通Python生态与分布式计算框架，熟练掌握深度学习核心技术。热爱开源社区，业余时间参与技术公益项目，并热衷于将AI能力下沉至教育、医疗等民生领域。期待在算法创新中践行技术向善，以代码构建智能世界的基石。
开源社区贡献:
向大模型推理开源框架vLLM提交FlashAttention显存优化PR，相关改动被合入主分支，项目当前累计42k星，已被多家AI独角兽企业接入生产推理链路
