AMAZING RESUME
牛敬业
188****4774niu****@***.com北京30男优酷内容审核开发在职北京15k-25k •在校期间主攻软件工程方向，深入修读数据库原理、计算机网络、分布式系统等核心课程，GPA位列专业前20%。加入学校ACM集训队，获省赛二等奖1次，在全国大学生软件创新大赛中担任队长，带领团队完成智能校园助手小程序开发。
腾讯视频（北京）科技有限公司 - 技术开发部知名企业
2017.07-2021.06
内容审核开发工程师智能审核引擎内容安全策略审核流程优化
北京
•主导短视频平台内容审核引擎的开发迭代，通过异步队列与分布式架构重构，将审核吞吐能力提升40%。
•基于广电与网信办政策导向，设计动态规则配置中心，实现审核策略的热更新与版本回滚，覆盖时政、暴力、低俗等12类违规场景。
•对接运营侧制定分级审核SOP，开发人工复审工作台，支持批量标注与申诉流转，人工处理效率提升60%。
•搭建审核系统监控大盘，实时追踪接口延迟与异常率，保障日亿级审核请求的稳定交付。
北京字节跳动科技有限公司 - 软件开发部创新型公司
2015.07-2017.06
软件开发工程师后端服务开发系统性能调优质量保障
北京
•参与企业级内容管理平台后端服务开发，使用Spring Boot构建RESTful API，实现创作者中心与作品管理模块。
•针对高频查询接口进行慢SQL治理，通过读写分离与Redis缓存策略，核心接口P99延迟从300ms降至80ms。
•引入JUnit+Mockito单元测试框架，推动测试覆盖率从35%提升至75%，减少线上缺陷率40%。
•建立用户反馈闭环机制，通过灰度发布与A/B测试验证功能改动，累计优化体验类需求20余项。
•项目聚焦于短视频平台海量UGC内容的自动化审核，目标是将人工审核成本降低50%。
•设计多模态融合审核方案，整合文本NLP识别、图像OCR检测与视频帧采样分析，构建端到端审核流水线。
•基于TensorFlow搭建CNN+LSTM混合模型，通过数据增强与对抗样本训练，违规内容识别准确率从82%提升至94%。
•推动模型线上A/B部署，与审核运营团队建立反馈标注闭环，最终实现日均10万条视频的智能预审，人工复审量下降70%。
•参与企业内容数据中台从0到1搭建，支撑创作生态的运营决策与数据分析需求。
•负责数据接入与存储层设计，采用Hadoop+HBase分布式架构，实现PB级多源异构数据的统一存储。
•通过ES全文检索与ClickHouse OLAP引擎优化，将复杂多维分析查询从分钟级降至秒级，支撑10+业务线数据查询。
•建立数据质量监控体系，设置字段完整性与时效性校验规则，数据准确率达99.5%，平台稳定服务20+内部系统。
我对内容审核技术充满热情，深知每一行代码都在守护网络空间的安全与清朗。作为一名有洁癖的开发者，我追求代码的整洁与系统的稳定，对内容安全规范有着敏锐的嗅觉。具备扎实的Python/Java编程能力，熟悉机器学习在内容识别中的应用，能够高效构建审核策略引擎。曾在多个内容平台项目中担任技术骨干，擅长将业务需求转化为技术方案。业余时间喜欢研究NLP与图像识别技术在内容审核中的落地，持续跟进行业安全政策变化。常怀探索之心，以实干沉淀自身价值。
项目协调:
擅长使用Jira与甘特图进行迭代计划管理，曾协调跨部门5人团队按期交付3个重点项目。建立风险预警机制，通过每日站会与周报同步进度，提前识别技术难点并调整资源分配。
