AI售前工程师简历模板

在大学期间，系统学习了计算机科学与技术专业的核心课程，如数据结构、算法设计、操作系统等。积极参与学校组织的编程竞赛，锻炼了逻辑思维和问题解决能力。

• 负责与客户沟通，深入了解客户在AI应用方面的需求，如智能客服、图像识别等场景的业务痛点。
• 为客户定制AI解决方案，包括技术架构设计、功能模块规划等，成功为[X]家企业提供了贴合业务的方案，方案采纳率达[X]%。
• 参与产品演示和培训，向客户展示AI产品的功能和优势，培训客户技术人员[X]人次，确保客户能够顺利使用产品。
• 与研发团队紧密协作，反馈客户需求，推动产品优化，使产品在市场上的竞争力提升[X]%。

• 挖掘潜在客户，通过行业调研和客户拜访，拓展AI产品市场，成功开拓[X]个新客户。
• 制定售前技术方案，针对不同行业（如金融、医疗）的特点，设计个性化的AI应用方案，方案成功率达[X]%。
• 参与招投标工作，编写技术标书，为公司赢得[X]个项目订单，合同金额总计[X]万元。
• 收集市场信息，分析竞争对手动态，为公司产品策略调整提供数据支持，使公司产品在市场份额提升[X]%。

• 该项目是为某大型金融机构打造智能风控系统。作为售前工程师，前期与客户多次沟通，明确客户对风险识别、欺诈检测等方面的需求。
• 主导制定AI风控解决方案，整合机器学习算法（如随机森林、深度学习模型），设计数据采集、特征工程、模型训练与部署的全流程方案。
• 参与产品演示，向客户高层和技术团队展示系统在模拟数据上的高准确率（[X]%）和低误报率（[X]%），成功说服客户采用该方案。
• 项目实施过程中，协调研发团队与客户，确保方案落地，系统上线后，帮助客户降低风险损失[X]万元/年。

• 为某医疗企业开发医学影像辅助诊断项目。前期调研医疗行业需求，了解医生在影像诊断中的痛点（如工作量大、误诊率高等）。
• 设计AI辅助诊断方案，采用卷积神经网络（CNN）模型，对大量医学影像数据进行训练，模型在测试集上的准确率达到[X]%。
• 负责向医疗客户演示系统功能，如病灶检测、影像分类等，培训医生使用系统。
• 项目上线后，提高医生诊断效率[X]%，降低误诊率[X]%，获得客户高度认可。