•参与智慧城市课题组，基于Transformer构建交通流预测模型，独立完成特征工程与消融实验，论文被国际会议录用。
北京字节跳动科技有限公司 - AI研发部互联网大厂技术驱动
2017.07-2020.12
AI深度学习训练师模型训练与调优数据增强语音识别
北京
•负责公司语音识别模型的训练全流程，包括数据清洗、增强策略设计及训练过程监控，确保模型收敛稳定。
•与算法研究员协作，针对方言识别场景优化声学模型参数，大幅提升模型在复杂环境下的泛化能力。
•通过引入SpecAugment等数据增强方法，使语音识别模型在测试集上的字错率（CER）从12%降低至8%，显著提升识别准确度。
•定期对模型进行压力测试与性能分析，发现并修复数据倾斜问题，保障线上服务实时性与稳定性。
北京京东世纪贸易有限公司 - 人工智能事业部电商巨头技术领先
2021.01-2023.05
高级AI深度学习训练师项目主导自动化训练团队指导
北京
•主导公司核心对话助手项目的训练工作，带领团队攻克多轮对话理解难题，构建高质量训练数据。
•设计并落地自动化训练流水线，引入分布式训练与混合精度加速，将模型迭代周期从7天缩短至4天，效率提升40%。
•针对意图识别与槽位填充任务，利用半监督学习方法扩充标注数据，使模型在真实业务场景中的F1分数达到0.93。
•负责团队内部技术分享与新人指导，制定训练规范，提升整体工程化能力与模型交付质量。
•该项目旨在打造一款基于深度学习的语音交互助手，能够理解用户自然语言指令并执行相应操作。
•我负责模型训练，使用BERT+Transformer架构进行意图识别和语义解析，并设计数据标注规范。
•通过对超百万条真实对话日志的训练，模型在意图分类准确率上达到92%，实体提取F1值达到88%。
•根据线上反馈持续优化训练策略，加入对抗训练提升鲁棒性，最终用户任务完成率提升15%。
•参与公司智慧物流项目，负责仓储机器人路径优化模型的训练与部署。
•采集并清洗仓储环境下的传感器数据，构建时空图数据集，使用图神经网络（GNN）进行轨迹预测。
•通过多轮超参调优和模型蒸馏，使路径规划的平均绝对误差（MAE）降低22%，计算延迟缩短30%。
•与硬件团队协作，将模型部署至嵌入式设备，并在真实仓库中完成压力测试，确保系统稳定运行。
技术趋势追踪与落地实践:
追踪CVPR、ACL等顶会的最新成果，聚焦多模态大模型与提示工程，将高效微调技术引入业务场景，提升模型在垂直领域的表现。
组织内部技术研讨会，建立论文复现与Benchmark测试机制，推动模型迭代优化，多次将创新方案转化为上线策略。
