机器学习平台研发简历模板
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云端操作，实时保存
排版格式完整
打印效果最好
操作简单、制作快速，AI 智能优化
简小全
13800000000
zhangwei@example.com
北京
30
男
机器学习平台研发
在职
北京
25k-35k教育经历
北京大学
985211
计算机科学与技术
硕士
2015.092018.06
- 系统学习了机器学习、深度学习相关理论知识，GPA 3.8（专业前 10%）。
- 参与导师的科研项目，涉及数据挖掘与分析，锻炼了科研能力与逻辑思维。
工作经历
字节跳动 - 机器学习平台研发部互联网大厂技术驱动
2018.072021.12
机器学习平台研发工程师机器学习算法集成
北京
- 负责公司机器学习平台的架构设计与优化，主导了平台从 1.0 到 2.0 的升级，使平台处理数据的吞吐量提升了 50%。
- 带领团队（5 人）进行算法集成，引入了 10 余种先进机器学习算法，如 XGBoost、LightGBM 等，丰富了平台的算法库。
- 优化平台的分布式计算框架，降低了任务调度延迟 30%，提高了整体运行效率。
- 与产品团队紧密合作，根据业务需求定制化开发平台功能模块，成功支持了 3 个核心业务线的机器学习应用。
百度 - 深度学习技术平台部AI 领军企业开放生态
2022.01至今
资深机器学习平台研发专家技术预研模型优化
北京
- 作为核心成员参与公司新一代机器学习平台的预研与规划，负责技术选型与关键技术攻关。
- 主导实现了平台的自动化模型训练与调优模块，通过引入贝叶斯优化等技术，使模型调优效率提升 40%。
- 搭建了平台的监控与预警系统，实时监测平台各项指标（如资源利用率、任务失败率等），保障平台稳定运行，使平台可用性达到 99.9%。
- 与高校科研团队合作，将前沿的联邦学习技术应用到平台中，满足了数据隐私保护场景下的机器学习需求，相关成果发表在行业顶级会议上。
项目经历
金融智能风控机器学习平台 - 技术负责人
2019.032020.06
字节跳动
- 项目背景：为某金融机构打造智能风控机器学习平台，用于信贷风险评估。
- 技术实现：采用 TensorFlow 框架搭建深度学习模型（如 LSTM 用于时序数据预测违约概率），结合特征工程（处理金融交易数据、用户行为数据等 100+ 特征）。
- 项目成果：模型在测试集上的 AUC 达到 0.92，较传统风控模型提升 20%；平台上线后，帮助金融机构降低了 15% 的坏账率，处理单笔信贷审批的时间从 30 分钟缩短到 5 分钟。
电商个性化推荐机器学习平台 - 核心研发人员
2022.032023.03
百度
- 项目背景：针对电商推荐场景，开发个性化推荐机器学习平台。
- 技术实现：运用协同过滤算法（基于用户和基于物品）、深度学习推荐模型（如 DeepFM），整合用户浏览、购买、收藏等多维度行为数据（数据量达 PB 级）。
- 项目成果：平台上线后，推荐商品的点击率提升 35%，用户购买转化率提高 20%；支持了日均千万级的推荐请求，响应时间小于 100ms。
个人总结
8 年机器学习平台研发经验，精通 TensorFlow、PyTorch 等主流框架，熟悉分布式计算（Spark、Flink）。 具备丰富的项目实战经验，主导和参与多个大型机器学习平台项目，成果显著（如提升模型性能、优化平台效率等）。 良好的团队协作与沟通能力，既能独立攻克技术难题，也能带领团队完成复杂项目。 持续关注行业前沿技术（如大模型、强化学习），具备技术前瞻性与创新能力。
技能专长
机器学习算法
深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）
分布式计算（Spark/Flink）
Python 编程
数据结构与算法
荣誉奖项
2020 年公司技术创新奖
2023 年行业最佳实践奖
其他信息
开源贡献:
- 在 GitHub 上开源了自己封装的机器学习工具包（包含常用数据预处理、模型评估等函数），获得 500+ star。
- 积极参与开源社区讨论，为 TensorFlow 中文社区翻译文档 10+ 篇。
