人工智能产品经理
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自然语言处理工程师
个人总结
5年自然语言处理算法经验，聚焦大模型微调、检索增强生成与文本理解方向，主导过千万级语料训练与线上推理优化。熟悉PyTorch、Transformers与LangChain技术栈，具备从数据构建到模型上线的完整落地能力。曾将核心问答场景准确率提升12个百分点，支撑日均百万级调用。
工作经历
北京智言科技有限公司
北京
人工智能大模型
自然语言处理算法工程师
2022年9月 - 至今
大模型微调RAG
- 负责企业知识问答大模型微调与RAG链路建设，上线后问答准确率提升12个百分点。
- 主导推理服务优化，引入vLLM与量化方案，单卡吞吐提升约2.3倍，P99延迟下降40%。
- 搭建数据清洗与评测体系，累计构建80万条高质量指令数据，支撑3个业务线复用。
北京云语信息技术有限公司
北京
互联网智能客服
NLP算法工程师
2020年7月 - 2022年8月
文本分类预训练
- 负责文本分类与情感分析模型研发，核心场景F1由0.82提升至0.89。
- 参与构建中文预训练语料管道，完成千万级文本去重与质量过滤，训练效率提升30%。
项目经验
企业知识库智能问答系统
2024年3月 - 2024年5月
算法负责人
- 设计混合检索与重排序方案，召回率提升18%，人工转接率下降25%。
- 完成多轮对话意图理解模块，支持200余个业务意图，线上满意度达92%。
中文长文本摘要生成项目
2022年12月 - 2023年2月
核心开发
- 基于BART与对比学习优化摘要生成，ROUGE-L提升4.6个点。
- 落地新闻与报告两类场景，日均生成摘要约5万条。
研究经历
面向中文长文本的检索增强生成方法/研究助理
北京
计算机学院自然语言处理实验室
2020年1月 - 2020年6月
- 提出分段检索与证据融合策略，在中文问答数据集上准确率提升6.2个百分点。
- 相关成果发表于CCF推荐会议，并开源检索评测脚本。
主要成就
问答准确率提升12个百分点
通过微调策略与RAG链路重构，显著改善企业知识问答效果。
推理吞吐提升2.3倍
引入vLLM与量化部署，降低单次调用成本并改善响应延迟。
开源项目获1.2k Star
维护中文文本检索评测工具库，被多个团队用于模型选型。
证书与认证
人工智能工程师（中级） - 工业和信息化部教育与考试中心
2023年6月
证明机器学习与自然语言处理工程实践能力。
CET-6 - 教育部教育考试院
2015年12月
英语六级，可流畅阅读英文技术论文与文档。
教育背景
北京邮电大学
211双一流
计算机科学与技术 硕士
北京2019年8月 - 2021年5月
研究方向为自然语言处理，主修机器学习、深度学习、信息检索课程。
华中科技大学
985211
软件工程 本科
武汉2016年8月 - 2020年5月
GPA 3.7/4.0，专业排名前10%。
技能
PyTorch / Transformers
大模型微调（LoRA/SFT）
RAG 与向量检索
Python 工程化
文本分类与信息抽取
模型推理优化（vLLM）
荣誉奖项
中国计算机学会（CCF）NLP 专委会优秀论文奖
北京邮电大学优秀毕业生
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