教育经历

浙江大学 - 硕士211双一流

2013.09-2016.06

计算机科学与技术

•- 主修分布式系统与机器学习方向课程，重点研究异构计算框架设计，完成GPU并行调度算法改进课题，相关成果发表于CCF-B类会议。

•- 担任校园开源俱乐部技术负责人，带领团队维护跨校区算力共享平台，服务12个实验室日常训练需求，获得校级‘科技创新标兵’称号。

工作经历

美团 - 智能算法中心本地生活服务

2016.07-2019.12

深度学习系统工程师模型部署优化高可用系统架构跨域技术整合

北京

•- 重构自动驾驶感知模块训练流水线，通过动态批处理调度与梯度累积策略，将端到端训练周期缩短35%，支撑多传感器融合模型迭代效率提升。

•- 搭建跨部门共享的推理引擎平台，采用算子融合与显存复用技术，使医疗影像分割类模型吞吐量提高40%，已服务3家三甲医院的AI辅助诊断系统。

•- 建立模型生命周期管理机制，通过版本追踪与A/B测试框架，降低线上回滚风险60%，保障金融风控场景下99.95%的预测准确率。

阿里云 - 机器学习平台部云计算龙头

2020.01-2022.06

深度学习系统工程师云原生AI架构实时计算优化DevOps实践

北京

•- 设计视频理解平台的弹性扩缩容方案，基于K8sOperator实现GPU资源按需分配，支撑日均800万小时短视频内容审核，单位算力成本下降28%。

•- 开发模型热更新中间件，通过动态图序列化与内存映射技术，将电商推荐模型上线时间压缩至12分钟，覆盖618大促期间3亿+用户流量。

•- 构建AI基础设施可观测体系，整合Prometheus与Jaeger实现训练任务全链路追踪，提前拦截47次算力调度异常，保障科研团队99%的模型训练成功率。

项目经历

工业质检缺陷检测系统 - 系统架构师

2017.03-2018.12

美团

•- 构建基于FPGA加速的实时检测平台，采用模型压缩与流水线并行技术，实现每秒1200帧的PCB缺陷识别，误检率控制在0.2%以内。

•- 设计多模态数据融合方案，结合红外热成像与可见光图像特征，将隐蔽缺陷检出率提升至98.7%，助力某新能源电池厂通过ISO/TS 22163认证。

•- 开发可视化调试工具链，支持工程师通过自然语言描述快速定位异常样本，缩短模型迭代周期40%，已部署至7条智能产线。

多模态内容安全审核系统 - 系统优化工程师

2020.03-2021.12

阿里云

•- 针对短视频平台日均5000万条内容审核需求，设计分层过滤架构，通过轻量级预筛查模型减少70%无效流量进入主分类器。

•- 优化多GPU协同推理流程，采用异步批处理与梯度压缩技术，将涉政敏感内容识别延迟从2.3秒降至0.9秒，满足网信办实时监管要求。

•- 建立跨模态特征迁移机制，使新语种文本审核模型冷启动时间缩短60%，成功支撑东南亚市场业务快速拓展。

技能专长

模型部署与优化（TensorRT/OpenVINO）

云原生架构设计（K8s/Docker）

异构计算编程（CUDA/OpenCL）

高并发系统设计（gRPC/Redis）

数据流处理引擎（Flink/Spark）

荣誉奖项

技术创新卓越贡献奖

其他信息

开源生态建设:

- 主导开发模型量化库QAT-Core，支持TensorFlow/PyTorch双框架混合精度训练，GitHub获3200+星标，被3家头部AI公司纳入技术栈。

- 维护分布式训练监控工具TrainWatch，实现跨集群资源可视化与智能告警，累计服务200+科研团队，获2023年度最受欢迎DevOps工具奖。

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牛敬业

188****1836

niu****@***.com

北京

男

深度学习系统工程师

在职

北京

30k-50k

个人总结

对深度学习系统领域抱有长期热情，习惯从工程落地角度思考算法价值。性格严谨务实，注重代码质量与系统稳定性，擅长在复杂场景下平衡性能与资源消耗。熟悉模型训练全流程优化与分布式系统架构，能通过底层技术提升业务响应效率。具备跨团队技术协同经验，乐于探索云原生与AI基础设施融合方向，期待在智能化系统领域持续深耕。