•完成深度学习、分布式系统等12门核心课程，GPA排名前5%。在《计算机视觉》课程中实现改进版YOLOv5算法，检测精度超越基准模型8.7个百分点。
•主导实验室‘智慧城市’横向课题，设计基于时空图神经网络的交通流量预测模型，方案被北京市交管局采纳用于早高峰信号优化。发表EI会议论文2篇，其中1篇获最佳论文提名。
•组建校园AI创新工坊，指导本科生团队开发基于强化学习的智能路灯控制系统，项目获‘挑战杯’全国大学生课外学术科技作品竞赛一等奖。
•主导搭建医疗影像AI平台，通过异构计算资源调度算法实现GPU集群利用率提升60%，支撑三甲医院日均20万+医学影像分析需求。创新引入知识蒸馏技术，将放射科诊断模型参数量压缩至原版的1/5，部署成本降低70%。
•设计跨模态融合架构，整合DICOM影像与电子病历文本数据，开发多任务学习框架使病灶检测敏感度提升35%。推动平台接入联邦学习模块，在保护患者隐私前提下实现多院区模型协同训练。
•建立模型生命周期管理体系，制定从数据标注规范到A/B测试标准的SOP流程。通过容器化部署+自动扩缩容方案，保障核心诊断服务SLA达99.99%，获中国医院协会‘智慧医疗创新案例奖’。
高级机器学习架构工程师工业AI中台边缘计算架构
北京
•规划工业物联网AI中台架构，设计边缘-云端协同训练体系，使缺陷检测模型迭代周期从周级缩短至小时级。创新采用动态阈值算法，将光伏板检测系统的误报率控制在0.3%以内。
•构建多源异构数据湖，整合PLC传感器时序数据、工业相机图像及环境参数，开发自适应特征提取引擎，使异常预警准确率提升42%。通过模型分片部署方案，实现产线级实时推理响应＜200ms。
•建立AI能力开放平台，封装20+通用算法组件供产线工程师自助调用。组织‘智造先锋’技术沙龙，孵化出机械臂路径规划等3项专利，带领团队获工信部‘智能制造优秀解决方案奖’。
•设计支持DICOM标准的分布式存储架构，采用对象分片+增量备份策略，将500+GB医学影像存储成本降低40%。开发智能标签系统，使影像调阅速度提升60%。
•创新融合CNN与Transformer架构，构建多尺度病灶检测模型。通过注意力机制可视化技术，辅助医生定位早期肿瘤特征，临床验证显示诊断效率提升35%。
•搭建端到端训练流水线，集成AutoML超参优化与混合精度训练技术，使模型训练时间缩短55%。平台已部署至12家三甲医院，年处理影像超300万例。
•构建多模态缺陷检测体系，整合工业相机图像、热成像数据及振动传感器信号。设计跨模态注意力融合模块，使电芯极片划痕识别率达到99.2%。
•开发轻量化边缘推理引擎，采用TensorRT+ONNX加速方案，将模型推理延迟压缩至单帧＜80ms。通过模型分片部署，实现单产线8条检测通道并发处理。
•建立持续学习闭环系统，设计增量样本自动标注流程。使缺陷分类模型适应新产线周期从2周缩短至3天，帮助客户年度节省质检人力成本超2000万元。
开源生态建设:
主导开发面向工业场景的ModelScope插件，提供预训练模型微调模板与可视化调试工具，月活开发者突破5000人。参与Apache TVM社区代码贡献，优化了移动端推理算子库。
撰写《生产环境深度学习系统性能调优指南》技术白皮书，系统总结模型量化、算子融合等12项工程实践，被中国信通院列为AI工程化参考标准。
