AMAZING RESUME · EXECUTIVE PROFILE
牛敬业
AI解决方案架构师
188****8671niu****@***.com北京32男AI解决方案架构师在职北京30k-50k •曾带队参加之江杯全球人工智能大赛，凭借“基于图神经网络的金融反欺诈方案”获得创新奖（Top 5%）；毕业后留校担任一学期《分布式系统》课程助教，设计并评阅6次大型工程作业。
•主导搭建学院首个全栈式MLOps实验平台，集成MLflow与Kubernetes，支撑5门课程的实验教学，累计服务300+学生；平台文档被校信息技术中心采纳为内部规范。
•学位论文《面向边缘计算的自适应模型分割与协同推理》获评省优秀硕士论文，相关成果发表于ICDCS Workshop；期间发表CCF-B类论文1篇，申请发明专利1项。
AI解决方案架构师AI中台架构业务赋能模型工程化
北京
•主导公司AI中台的架构演进，从单点模型服务升级为统一训练-部署-监控平台，支撑了智能营销、风控等5个核心业务线，模型迭代效率提升60%。
•深度参与供应链优化项目，领导团队设计并部署了基于强化学习的库存分配方案，将缺货率降低了18%，为业务线创造了年化过千万的降本收益。
•引入模型量化与知识蒸馏技术，对线上20+模型进行压缩优化，在保持精度损失<1%的前提下，使推理延迟平均下降40%，云服务成本节省35%。
高级AI算法专家推荐系统优化行业解决方案技术团队建设
上海
•作为核心算法负责人，主导了浏览推荐系统的深度学习模型升级，从传统协同过滤迁移至双塔+多任务学习框架，线上CTR提升12%，人均停留时长增加8%。
•负责为金融行业客户提供定制化AI风控方案，通过特征工程与图神经网络建模，为某商业银行搭建反欺诈系统，将欺诈识别准确率提高至97%，误报率降低20%。
•组织团队技术双周会及专题培训，输出《推荐系统实战》系列内部讲义，培养4名初级工程师成长为算法骨干；同时参与校园招聘出题与技术社区直播分享，提升团队技术品牌。
•项目背景：电商大促期间物流压力激增，传统调度规则难以应对动态变化，导致配送延迟和成本飙升。
•项目目标：构建一个基于运筹优化与强化学习的智能调度系统，实现动态运力分配与路径规划。
•我的职责：作为项目负责人，负责系统架构设计与算法选型。引入车辆路径规划（VRP）变体模型，结合实时交通数据与订单预测，开发了在线决策引擎。协调数据、工程与业务团队完成全链路落地。
•项目成果：系统在双11期间上线，包裹平均送达时间缩短4小时，运力闲置率降低22%，年度物流成本节省约5000万元，该方案已推广至多家生态伙伴。
•项目背景：精密制造企业质检耗时长、漏检率高，严重影响良率和产能。
•项目目标：开发一套基于计算机视觉的自动化缺陷检测平台，覆盖多种材质与产线。
•我的职责：负责算法架构设计，采用YOLO v5结合迁移学习，构建了支持小样本、多尺度的检测管线。设计标注-训练-部署闭环，对接产线相机与MES系统。
•项目成果：平台在某头部3C代工厂部署后，缺陷检出率从人工的89%提升至98.5%，检测效率提升3倍，每年减少质检人力成本超百万。项目获公司年度技术创新一等奖。
热衷将AI从概念推向真实业务闭环，享受在约束条件下推演架构的优雅与可行。严谨务实，对模型可解释性和系统健壮性有本能敏感，不易被技术泡沫裹挟。擅于拆解异构需求，设计覆盖数据、算法、工程的一体化架构，并在交付节奏中把控关键风险。关注技术演进而非追逐热点，希望融入一支重视长期价值的团队，共同构建能经受生产考验的智能系统。
发明专利:
拥有2项授权发明专利。《一种面向多模态数据的自适应融合方法》解决了跨模态语义对齐难题，在智能客服场景中意图识别准确率提升7.2%；《基于服务器无感知计算的模型冷启动优化系统》通过预测式预热与镜像分发，将Serverless架构下的推理延迟降低至50毫秒以内。
开源贡献:
持续为Apache顶级项目“Apache TVM”贡献代码，主导开发了NPU后端算子自动调优模块，已被多家芯片厂商集成；在GitHub维护“LLMOps-Toolkit”开源项目（600+ Star），提供大模型部署、监控与回滚的工具链。业余撰写AI工程化专栏，在机器之心、量子位等媒体发文20余篇，多篇阅读量10万+；曾担任DataFun Summit大模型工程化专场出品人。
