AMAZING RESUME
牛敬业
188****9688niu****@***.com北京30男自然语言处理算法工程师在职北京25k-35k •系统夯实计算机科学基础，聚焦自然语言处理前沿，选修“现代自然语言生成”、“预训练模型原理”等课程，综合成绩位列专业前5%。
•加入实验室科研，主导“基于检索增强的大模型幻觉缓解”课题，设计多路召回与重排序策略，成果发表于 EMNLP 2023。
•担任“自然语言处理”课程助教，组织专题讨论并设计实验，锻炼了清晰的技术表达与指导能力。
自然语言处理算法工程师算法研发模型优化文本分析
北京
•负责智能推荐系统中文本理解模块的算法研发，主导设计了多标签分类与关键短语提取方案，有效支撑了内容分发效率的持续提升。
•主导评论情感分析模型的迭代升级，引入对比学习策略与数据增强，将线上情感分类准确率提升至96%，明显改善了内容生态分析能力。
•深度参与多个项目的需求拆解与方案设计，与产品、数据、工程团队紧密配合，确保算法效果与业务目标精准对齐。
•带领小组攻克低资源场景下的实体识别难题，通过迁移学习与多任务训练，将小语种 NER 的 F1 值提升了12个百分点，拓展了产品国际化能力。
自然语言处理算法工程师对话系统意图识别模型训练
北京
•主导了智能外呼机器人系统的自然语言理解模块开发，实现了多轮对话的状态跟踪与策略优化，大幅提升了对话完成率。
•构建了基于 Transformer 的意图分类模型，通过知识蒸馏与模型压缩，在保持95%以上准确率的同时，将推理延迟降低了40%。
•搭建了自动化数据标注管线，引入主动学习策略筛选高价值样本，将标注效率提升40%，并建立了多维度的数据质量评估体系。
•与业务团队紧密联动，通过 A/B 测试与用户反馈闭环，持续优化模型策略，使系统日均有效通话量增长30%。
•该项目面向金融咨询场景，构建基于知识库的问答机器人，为用户提供贷款、理财等产品的智能解答。
•负责算法整体设计，采用检索与生成混合架构，利用 RoBERTa 进行语义匹配，并融合知识图谱提升推理能力。
•优化了负采样策略与模型蒸馏过程，使模型在千万级知识库上的 Top1 准确率提升至92%，响应速度达到毫秒级。
•系统上线后日均处理咨询量超过5万次，有效分流了客服压力，用户满意度提升15个百分点。
•参与了电商商品描述自动生成项目，目标是生成高质量、吸引人的营销文案，助力运营提效。
•研究了基于 T5 和 GPT 的生成模型，并针对电商场景进行了领域适配与微调。
•提出了一种结合属性标签的解码控制策略，显著提高了生成文案的多样性和相关性。
•项目成果应用于双11大促，生成文案的采纳率达到70%，运营内容生产效率提升2倍以上。
对语言本身的逻辑与美感充满好奇，乐于将复杂的语义问题拆解为可建模的算法挑战。习惯保持代码整洁与实验记录清晰，追求工程实现的可复现与高效。在抽象建模与工程落地之间寻找平衡，能快速将前沿论文转化为可验证的原型。持续跟进大模型、多模态等方向，享受从海量数据中提炼知识的过程，相信好的算法源于对数据的深刻理解与耐心打磨。
研究成果:
在 ACL 2023 发表论文《面向开放域问答的对比学习式段落检索》，显著提升稀疏监督下的检索精度。
在 NAACL 2022 发表论文《基于图神经网络的跨文档事件共指消解》，提出多模态图融合方法，在基准数据集上达到领先水平。
