ARAMAZING RESUME
牛敬业
机器学习实习生
188****0167niu****@***.com北京22男机器学习实习生在职北京3k-5k •核心课程涵盖《机器学习导论》《计算机视觉》《大数据系统》等，GPA 3.9/4.0，连续两年获专业奖学金。
•主导实验室GPU集群维护，编写自动化资源调度脚本，提升算力利用率60%。
•连续三届担任ACM集训队队长，带队获区域赛银奖，开发训练题库管理系统服务全校。
•在GitHub维护深度学习速查手册，累计收获1.2k Star，被多所高校课程引用。
北京华讯科技股份有限公司 - 智能医疗事业部医疗科技
2020.07-2021.03
•主导医疗影像分析项目数据管道搭建，处理DICOM格式CT扫描数据，构建分布式特征提取流水线。
•设计多模态融合模型，结合CNN与Transformer提升病灶检测F1分数达78%（基线62%），部署至医院内网环境。
•与临床医生协作定义评估指标，建立数据质量监控看板，降低标注误差率35%。
•开发自动化模型评估工具，集成SHAP解释模块，缩短模型验证周期40%。
北京星链数据科技有限公司 - 增长策略部消费互联网
2019.07-2019.12
•负责电商大促期间实时推荐系统优化，处理日增50万用户行为数据流。
•设计动态特征权重机制，结合用户短期兴趣与长期偏好，点击率提升22%。
•重构历史模型特征工程模块，将特征存储迁移至Redis，响应延迟降低至80ms。
•搭建A/B测试框架，建立实验指标监控体系，确保算法迭代可量化评估。
•设计融合知识图谱与协同过滤的混合推荐模型，解决冷启动问题，新用户次日留存率提升18%。
•构建课程难度预测模型，通过用户答题轨迹预估学习路径，完课率提高32%。
•开发实时反馈采集系统，捕获用户停留时长、点击热区等行为信号，特征维度扩展至200+。
•模型部署至K8s集群，支持弹性扩缩容，日均处理请求量达300万次。
•针对信贷申请场景，设计图神经网络识别团伙欺诈模式，欺诈识别率提升至92%。
•引入时序异常检测算法，捕获突发性交易风险，误报率下降40%。
•建立动态阈值调整机制，结合业务反馈优化评分卡模型，通过银保监会合规审计。
•编写模型监控脚本，实现特征漂移实时告警，保障线上模型稳定性。
对数据智能充满热忱，享受将算法转化为实际价值的过程。拥有严谨的工程思维，追求代码的简洁与可维护性，习惯在技术选型时权衡性能与效率。能够独立完成从数据清洗到模型迭代的全链路开发，熟练驾驭主流深度学习工具链，擅长将复杂数据转化为直观的可视化洞察。团队沟通高效顺畅，乐于分享技术心得，始终保持对前沿技术的敏锐嗅觉与学习热情。期待加入机器学习团队，用代码与算法解决真实世界的问题。
模型调优与部署（TensorFlow Serving）
跨文化沟通能力:
主导国际学术会议论文翻译工作，累计处理20+篇顶会文献。
在GitHub参与PyTorch官方文档中文本地化，贡献PR被官方仓库合并。
技术社区贡献:
在知乎撰写《Transformer实战手册》系列，累计阅读50万+。
开源轻量级模型压缩工具LightPrune，解决移动端推理延迟问题，获200+ Star。
