AMAZING RESUME · OPEN HORIZON
牛敬业
人工智能研究员
188****5284niu****@***.com北京30男人工智能研究员在职北京25k-35k •主攻《多模态深度学习》《生成式AI与扩散模型》等前沿课程，独立完成基于CLIP的跨模态检索系统，在课程答辩中获最佳项目奖。
•作为核心成员参与导师主持的「面向自动驾驶的3D目标检测」课题，提出融合体素与点云的高效特征提取方案，在nuScenes数据集上mAP提升3.2%。
•组队出征ECCV 2024智能驾驶挑战赛，在图像超分辨率赛道中设计Transformer与扩散模型结合的轻量化方案，斩获该赛道亚军。
人工智能研究员核心算法攻关团队技术领导产学研合作
北京
•主导研发了基于多模态融合的智能质检系统，通过引入视觉-语言联合模型，将缺陷检测准确率提升至96%，在产线部署后每年节省质检成本数百万元。
•带领团队攻克智能客服情感分析难题，构建了基于预训练语言模型的对话情绪感知模块，使客户满意度评分提高22%，人工介入率降低35%。
•设计并落地了模型压缩与轻量化部署方案，利用知识蒸馏和量化技术，将大模型推理延迟降低至原来的1/5，支持边缘设备实时运行。
•与清华大学联合实验室开展合作，推动因果推断在推荐系统中的应用研究，合作发表顶会论文2篇，申请发明专利3项，提升了公司在前沿技术领域的影响力。
人工智能算法专家大规模推荐系统自动化训练平台前沿技术探索
北京
•作为核心成员参与大规模广告推荐系统的算法优化，通过改进深度兴趣网络和用户行为序列建模，使广告点击率提升28%，带来显著营收增长。
•负责构建车载智能语音交互系统的声学模型与语言模型，优化后在复杂噪声环境下识别准确率提升至95%，已应用于多款量产车型。
•设计并实现了自动化模型训练与评估平台，集成超参数搜索和模型版本管理，将模型迭代周期从2周缩短至3天，大幅提升研发效率。
•持续探索强化学习在资源调度中的应用，提出基于多智能体博弈的GPU集群调度策略，降低了整体计算成本25%，成果发表于公司技术峰会。
•项目背景：针对肺部CT影像筛查工作量大、容易漏诊的痛点，传统阅片效率难以满足大规模体检需求。
•项目内容：带领团队研发基于深度卷积神经网络的肺结节检测与良恶性分类模型，采用迁移学习与多尺度特征融合策略，设计多任务学习框架同步完成检测与分割。引入合成数据增强和对抗训练，提升模型对罕见病例的识别能力。
•项目成果：在独立测试集上，结节检出率达到95%，AUC提升至0.94，系统在合作医院试点，辅助医生诊断效率提升40%，已获得医疗器械注册证申请受理。
•项目背景：智能驾驶环境感知对实时性、鲁棒性要求极高，传统单模态方案在雨雾、逆光等场景下性能退化严重。
•项目内容：主导开发基于多传感器融合的3D目标检测与跟踪算法，结合激光雷达点云和环视图像，构建BEV空间下的联合感知模型。引入时序注意力机制提升跟踪稳定性，并利用模型量化与剪枝技术，将模型部署到车规级芯片。
•项目成果：在公开数据集和内部路测中，3D检测精度提升18%，跟踪ID Switch降低40%，推理延迟控制在30ms以内，在封闭园区通勤车项目中实现L4级自动驾驶常态化运营。
对人工智能始终抱有探索热忱，习惯从论文复现与实验迭代中获得快感，保持对前沿模型的高度敏感。代码洁癖让我对可复现性和工程规范格外较真，在模型训练与推理优化中追求极致效率。善于将抽象问题拆解为可落地的算法方案，享受从数据噪声中挖掘规律的过程。有专利积累，乐于通过技术分享与社区交流反哺认知。期待在智能产品一线持续攻坚，把算法推向真实场景。
英语 · CET-6，熟练阅读英文文献及技术文档，具备基本口语交流能力
技术影响力与开源贡献:
维护个人技术专栏「深度视角」，围绕大模型量化、RLHF对齐及模型部署等主题撰写系列文章，累计阅读量超80万，被多家头部AI媒体与社区转载。
在GitHub发起「Awesome-LLM-Optimization」资源库，系统整理并开源模型剪枝、蒸馏、量化等工具链，累计收获1.5k Star，并被Hugging Face官方推荐。
