深度学习研发工程师简历模板
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操作简单、制作快速，AI 智能优化
简小全
13800000000
zhangwei@example.com
上海
30
男
深度学习研发工程师
在职
上海
30k-40k教育经历
上海交通大学
211
计算机科学与技术
硕士
2015.092018.06
- 系统学习了计算机科学与技术专业的核心课程，包括操作系统、数据结构与算法、计算机网络等，为后续深度学习研发工作奠定了扎实的理论基础。
- 参与了多项科研项目，锻炼了自己的科研能力和团队协作能力。
工作经历
字节跳动
技术创新
人工智能实验室
深度学习研发工程师
深度学习模型优化
2018.072021.07
上海
- 负责深度学习模型的研发与优化，针对图像识别领域，将模型准确率从85%提升至92%，在实际业务场景中，使图像分类的错误率降低了30%。
- 主导搭建了深度学习模型训练平台，将模型训练效率提高了40%，节省了大量计算资源和时间成本。
- 与产品团队紧密合作，根据业务需求，设计并开发了个性化推荐模型，上线后用户点击率提升了25%。
腾讯
技术领先
腾讯AI Lab
高级深度学习研发工程师
框架维护技术研究
2021.082024.05
上海
- 带领团队攻克了自然语言处理领域的关键技术难题，将机器翻译的BLEU值从28提升至35，在多语言翻译任务中，翻译质量显著提高。
- 负责公司核心深度学习框架的维护与升级，优化了框架的性能，使模型推理速度提升了50%，支撑了公司多个业务线的高效运行。
- 开展前沿深度学习技术研究，跟踪行业动态，成功引入并落地了联邦学习技术，在保护数据隐私的前提下，实现了多方数据联合建模，为公司拓展新业务模式提供了技术支持。
项目经历
医疗影像辅助诊断系统
模型研发负责人
字节跳动
2019.032020.12
- 该项目是一个基于深度学习的医疗影像辅助诊断系统。我负责设计并训练卷积神经网络模型，对肺部CT影像进行疾病检测。
- 通过数据增强、模型优化等手段，使模型对肺炎、肺癌等疾病的检测准确率达到90%以上，在实际医院测试中，辅助医生诊断效率提高了40%。
- 参与系统的部署与集成工作，与医院信息系统对接，确保模型能够稳定、高效地为医生提供诊断支持。
电商商品图像检索系统
算法研发工程师
腾讯
2022.012023.06
- 这是一个面向电商平台的商品图像检索项目。我主要负责开发基于深度学习的图像特征提取与匹配算法。
- 构建了深度度量学习模型，通过对比学习，使商品图像检索的准确率达到95%，召回率达到90%，极大提升了用户在电商平台上查找商品的体验。
- 优化了模型的线上推理速度，从原来的每张图像检索耗时200ms降低至80ms，满足了电商平台高并发的业务需求。
个人总结
拥有[X]年深度学习研发经验，在图像识别、自然语言处理等领域有丰富的项目实践。 熟练掌握深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch），具备扎实的算法基础和模型优化能力。 善于团队协作，曾带领团队攻克技术难题，推动项目落地并取得显著业务成效。
技能专长
深度学习算法
TensorFlow框架
PyTorch框架
模型优化
自然语言处理
荣誉奖项
公司年度技术创新奖
其他信息
专利:
- 拥有一项深度学习模型优化相关的发明专利，该专利技术应用于实际项目中，提升了模型性能。
