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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX科技是一家专注智能客服与营销自动化解决方案的SaaS服务商，团队规模约XXX人，核心业务是为企业提供基于NLP的对话机器人服务，产品已服务超过XXX家中小企业，在电商和在线教育领域积累了多个标杆客户。
工作概述：
1.模型开发：负责公司智能客服机器人的意图识别与文本分类模型开发，基于业务方提供的对话日志数据，使用BERT和TextCNN搭建基础模型框架，通过领域词典扩充与对抗训练提升模型在特定业务场景下的适应性，将核心意图识别准确率从X%提升至X
X.X%。
2.模型部署：参与模型从实验环境到线上服务的工程化部署，将PyTorch模型转换为ONNX格式以提升推理速度，封装为可供Java后端调用的RESTful API接口，并编写接口文档与调用示例，使得模型平均响应时间控制在XXX毫秒以内。
3.模型优化：针对线上服务反馈的bad case进行定期分析与模型迭代，构建bad case分析看板，定位高频错误类型（如领域外语句识别错误、相似意图混淆），通过增量学习与难例挖掘策略进行定向优化，使模型在XXX场景下的月度错误率下降X%。
4.数据质量：与产品经理和运营团队协同，制定线上日志数据收集与清洗标准，利用规则模板和简单模型对原始语料进行自动化去噪和类别预标注，构建持续更新的高质量训练语料库，将数据标注团队的单条数据处理效率提升XXX%。
5.算法调研：跟进NLP领域在文本分类和实体识别方向的新论文与开源模型，结合公司业务场景（如售后咨询、售前导购）进行小范围实验验证，将效果稳定且成本可控的模型（如ALBERT、RoBERTa）引入现有技术栈，使模型效果在部分子任务上获得X%的提升。
6.团队协作：参与日常的代码评审与技术方案讨论，协助处理线上服务的突发问题（如推理服务负载过高），主导编写了模型上线与性能监控的操作手册，帮助团队新成员熟悉项目，将模型部署到测试环境的平均耗时缩短了XXX%。
工作业绩：
1.独立负责并上线了X个核心业务场景的对话理解模型，日均处理用户query量级达到XXX万次。
2.主导完成的模型优化项目，使客服机器人自动解决率提升了X%，降低了人工客服XXX%的工作量。
3.参与构建和治理的标注数据集规模达到XXX万条，数据质量获业务方认可，直接用于后续模型训练。
4.通过模型轻量化与工程优化，将单次模型推理的服务器成本降低了XXX%。
5.提出的X项技术改进建议被团队采纳，形成标准流程。
6.协助团队完成从零到一的模型服务监控体系搭建，线上服务可用性达到X
X.X%。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
公司核心SaaS产品的重要升级项目，原有基于规则和传统机器学习的分类系统在客户业务场景多样化后，意图覆盖率和准确率出现瓶颈，日均处理XXX万条对话中约有X%无法准确定位或需要人工兜底，导致客户满意度下降和运营成本上升，急需引入深度学习模型实现意图理解的智能化升级。
项目职责：
1.参与整体方案设计：参与技术方案评审，负责意图分类模块的深度学习模型选型与技术路线制定，对比了BERT、ERNIE等多种预训练模型在业务数据集上的效果与性能。
2.负责模型训练与调优：主导完成数据清洗、标签体系对齐和训练集/验证集/测试集划分，基于PyTorch框架搭建并训练了分类模型，通过超参数调优、对抗训练和数据增强等手段提升模型鲁棒性。
3.工程落地与性能优化：将训练好的模型通过TorchServe部署为在线服务，并引入缓存机制处理高频通用query，对服务进行压力测试，确保其能满足业务峰值并发需求。
4.效果评估与迭代：设计A/B测试方案，与旧系统进行线上效果对比，并建立模型效果监控报表，持续收集bad case反馈用于下一轮迭代。
项目业绩：
1.新模型上线后，核心业务场景的意图识别准确率达到X
X.X%，相比旧系统提升
X.X个百分点。
2.系统整体日均处理query能力提升至XXX万条，服务响应P99延迟控制在XXX毫秒内，满足客户SLA要求。
3.模型服务稳定运行X个月，服务可用性超过X
X.X%，支撑了超过XXX家付费客户的日常使用。
4.该项目助力公司产品在年度版本更新中获得好评，相关功能模块的客户续约率提升了X%。
教育背景
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修数据结构、机器学习、自然语言处理等核心课程，参与基于深度学习的商品评论情感分析课程项目，在团队中负责文本预处理与LSTM模型搭建部分，使用Python和TensorFlow完成项目，熟悉Linux开发环境及Git代码管理，掌握MySQL数据库的基本操作。
自我评价
培训经历
系统学习了AWS平台上的机器学习服务，包括SageMaker、Comprehend等。将SageMaker的自动化模型训练与部署流程应用于一个内部实验性项目，对比手动部署，将模型上线周期缩短了约XXX%，同时对云上机器学习项目的成本构成有了更清晰的认识。
初级算法工程师简约简历模板
725人使用适用人群: #算法工程师 #初级[1-3年]
[基本信息]
姓名：陈小湾
性别：男
年龄：26
学历：本科
婚姻：未婚
年限：4年
面貌：党员
邮箱：xiaowan@gangwan.com
电话：18600001654
[求职意向]
工作性质：全职
应聘职位：算法工程师
期望城市：北京
期望薪资：8000-10000
求职状态：离职-随时到岗
[工作经历]
北京XX科技有限公司 | 算法工程师
2024-09 - 2025-12
XXX科技是一家专注智能客服与营销自动化解决方案的SaaS服务商，团队规模约XXX人，核心业务是为企业提供基于NLP的对话机器人服务，产品已服务超过XXX家中小企业，在电商和在线教育领域积累了多个标杆客户。
工作概述：
1.模型开发：负责公司智能客服机器人的意图识别与文本分类模型开发，基于业务方提供的对话日志数据，使用BERT和TextCNN搭建基础模型框架，通过领域词典扩充与对抗训练提升模型在特定业务场景下的适应性，将核心意图识别准确率从X%提升至X
X.X%。
2.模型部署：参与模型从实验环境到线上服务的工程化部署，将PyTorch模型转换为ONNX格式以提升推理速度，封装为可供Java后端调用的RESTful API接口，并编写接口文档与调用示例，使得模型平均响应时间控制在XXX毫秒以内。
3.模型优化：针对线上服务反馈的bad case进行定期分析与模型迭代，构建bad case分析看板，定位高频错误类型（如领域外语句识别错误、相似意图混淆），通过增量学习与难例挖掘策略进行定向优化，使模型在XXX场景下的月度错误率下降X%。
4.数据质量：与产品经理和运营团队协同，制定线上日志数据收集与清洗标准，利用规则模板和简单模型对原始语料进行自动化去噪和类别预标注，构建持续更新的高质量训练语料库，将数据标注团队的单条数据处理效率提升XXX%。
5.算法调研：跟进NLP领域在文本分类和实体识别方向的新论文与开源模型，结合公司业务场景（如售后咨询、售前导购）进行小范围实验验证，将效果稳定且成本可控的模型（如ALBERT、RoBERTa）引入现有技术栈，使模型效果在部分子任务上获得X%的提升。
6.团队协作：参与日常的代码评审与技术方案讨论，协助处理线上服务的突发问题（如推理服务负载过高），主导编写了模型上线与性能监控的操作手册，帮助团队新成员熟悉项目，将模型部署到测试环境的平均耗时缩短了XXX%。
工作业绩：
1.独立负责并上线了X个核心业务场景的对话理解模型，日均处理用户query量级达到XXX万次。
2.主导完成的模型优化项目，使客服机器人自动解决率提升了X%，降低了人工客服XXX%的工作量。
3.参与构建和治理的标注数据集规模达到XXX万条，数据质量获业务方认可，直接用于后续模型训练。
4.通过模型轻量化与工程优化，将单次模型推理的服务器成本降低了XXX%。
5.提出的X项技术改进建议被团队采纳，形成标准流程。
6.协助团队完成从零到一的模型服务监控体系搭建，线上服务可用性达到X
X.X%。
[项目经历]
项目名称：智能客服意图分类系统
担任角色：项目负责人
公司核心SaaS产品的重要升级项目，原有基于规则和传统机器学习的分类系统在客户业务场景多样化后，意图覆盖率和准确率出现瓶颈，日均处理XXX万条对话中约有X%无法准确定位或需要人工兜底，导致客户满意度下降和运营成本上升，急需引入深度学习模型实现意图理解的智能化升级。
项目业绩：
1.新模型上线后，核心业务场景的意图识别准确率达到X
X.X%，相比旧系统提升
X.X个百分点。
2.系统整体日均处理query能力提升至XXX万条，服务响应P99延迟控制在XXX毫秒内，满足客户SLA要求。
3.模型服务稳定运行X个月，服务可用性超过X
X.X%，支撑了超过XXX家付费客户的日常使用。
4.该项目助力公司产品在年度版本更新中获得好评，相关功能模块的客户续约率提升了X%。
[教育背景]
杭州电子科技大学
软件工程 | 本科
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修数据结构、机器学习、自然语言处理等核心课程，参与基于深度学习的商品评论情感分析课程项目，在团队中负责文本预处理与LSTM模型搭建部分，使用Python和TensorFlow完成项目，熟悉Linux开发环境及Git代码管理，掌握MySQL数据库的基本操作。