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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX科技是专注智能客服与营销科技的AI解决方案提供商，团队规模约XXX人，核心业务是为企业提供AI对话与营销自动化SaaS产品，服务超过XXX万家客户，与多家行业头部企业建立深度合作。
工作概述：
1.模型架构设计：针对智能客服场景的意图识别准确率瓶颈，引入多任务学习与预训练模型结合的新架构；设计融合业务规则与语义特征的模型结构，通过引入对抗训练与动态损失函数优化训练过程；将模型准确率从X
X.X%提升至X
X.X%，并推动该架构成为团队后续项目的标准方案。
2.算法性能优化：负责线上推理服务的延迟与吞吐量优化，分析发现特征工程与模型轻量化是瓶颈点；采用特征选择与模型蒸馏技术，在保证效果的前提下压缩模型体积；将核心模型的单次推理响应时间从XXX毫秒降至XXX毫秒，支撑了日均XXX亿次的对话服务调用。
3.工程落地支持：为解决算法模型与工程系统集成效率低的问题，主导开发了统一的模型部署框架；封装了模型版本管理、A/B测试分流与监控告警等核心功能，制定部署流程规范；将模型从实验环境到上线生产的平均周期从X周缩短至X天，显著提升了团队迭代速度。
4.A/B测试体系搭建：为科学评估算法迭代效果，从零搭建了公司级的在线A/B测试平台；设计并实现了流量分配、指标计算与统计分析模块，编写测试实验的设计与分析指南；推动业务方采纳数据驱动的决策方式，使新算法上线前必须经过A/B测试验证，将因算法调整导致的业务指标波动风险降低了XXX%。
5.模型迭代管理：建立核心业务模型的常态化迭代机制，通过自动化数据管道收集线上反馈数据；定期进行模型重训练与效果评估，设定关键指标预警线；主导完成了X个核心模型的季度迭代，确保了模型效果在面对数据分布变化时保持稳定，年度平均准确率衰减控制在X%以内。
6.团队指导与分享：指导X名中级及以下算法工程师，负责其技术方案评审与代码审查；定期组织内部技术分享，主讲模型优化与工程化实践等主题；所指导的团队成员独立负责模块的能力得到提升，团队整体项目交付准时率提高了XXX%。
7.跨部门协作：深度参与产品需求评审，从算法可实现性与效果预期角度提供专业建议；与工程团队紧密协作，共同制定性能与资源消耗的平衡方案；通过高效沟通，成功推动X个重要算法特性在产品版本中落地，获得了产品与业务部门的好评。
工作业绩：
1.主导设计的智能对话引擎核心算法，将意图识别准确率提升至X
X.X%，直接支撑了公司旗舰产品续约率增长X%。
2.通过性能优化与工程化建设，使算法服务峰值QPS提升至XXX，资源成本下降XX%，保障了XXX家重点客户活动的稳定运行。
3.搭建的A/B测试平台支持了全年XXX次算法实验，助力产品关键决策，相关实践获得公司年度技术创新奖。
4.负责的算法团队输出稳定，主导的X个核心项目均按时上线，团队成员成长显著，X人获得晋升。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
公司战略级项目，旨在构建数据驱动的自动化营销大脑。原有营销策略依赖人工经验与简单规则，用户画像分散在多个系统，导致个性化触达准确率不足XX%，策略响应周期长达X天。项目需整合多源数据，构建精准用户画像与预测模型，实现从人群圈选、策略生成到效果归因的全链路自动化，服务公司超过XXX家KA客户。
项目职责：
1.负责用户画像与标签体系算法建模，设计融合行为序列、实时兴趣与长期偏好的统一表征模型，利用图神经网络挖掘用户关联，构建了包含XXX+维度的标签体系。
2.主导营销策略推荐算法开发，将营销目标转化为多目标优化问题，开发基于深度强化学习的策略生成模型，实现根据不同客群与渠道自动生成最优营销动作组合。
3.解决冷启动与数据稀疏场景下的预测不准问题，引入迁移学习与元学习框架，利用大盘数据知识辅助新客户建模，将新客营销活动的转化率预测误差降低了XX%。
4.推动算法服务的工程化与平台化，主导设计并实现了模型在线服务与特征实时计算模块，确保高并发下的稳定低延迟响应，支撑运营人员实时调整策略。
项目业绩：
1.平台上线后，营销活动的用户响应预测准确率达到X
X.X%，相比原有规则系统提升XXX%。
2.通过自动化策略推荐，核心客户营销活动的平均转化率提升
X.X%，单次营销活动的平均策略制定时间从X天缩短至X小时。
3.项目成功服务XXX家付费客户，助力公司在该细分市场营收增长XXX%，成为新的业务增长点。
4.项目输出的统一画像模型与实时特征计算框架，被公司其他X个AI项目复用，降低了重复开发成本。
教育背景
GPA X.XX/4.0（专业前XX%），主修机器学习、数据挖掘、算法设计与分析等核心课程，参与基于深度学习的电商评论情感分析课程项目，在团队中负责模型构建与调优部分，使用TensorFlow与Spark完成数据处理与模型训练，最终模型F1-score达到XX.X%，熟练掌握Python编程及SQL数据分析。
自我评价
培训经历
获得该认证后，将AWS SageMaker等云上机器学习工具链应用于智能营销项目的模型训练与部署环节，通过自动化流水线优化了特征工程与模型评估流程，使大规模模型训练效率提升约XX%，并基于认证知识设计了符合公司实际情况的MLOps初步实践规范。
资深算法工程师利落简历模板
301人使用适用人群: #算法工程师 #资深[10+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科技是专注智能客服与营销科技的AI解决方案提供商，团队规模约XXX人，核心业务是为企业提供AI对话与营销自动化SaaS产品，服务超过XXX万家客户，与多家行业头部企业建立深度合作。
工作概述：
1.模型架构设计：针对智能客服场景的意图识别准确率瓶颈，引入多任务学习与预训练模型结合的新架构；设计融合业务规则与语义特征的模型结构，通过引入对抗训练与动态损失函数优化训练过程；将模型准确率从X
X.X%提升至X
X.X%，并推动该架构成为团队后续项目的标准方案。
2.算法性能优化：负责线上推理服务的延迟与吞吐量优化，分析发现特征工程与模型轻量化是瓶颈点；采用特征选择与模型蒸馏技术，在保证效果的前提下压缩模型体积；将核心模型的单次推理响应时间从XXX毫秒降至XXX毫秒，支撑了日均XXX亿次的对话服务调用。
3.工程落地支持：为解决算法模型与工程系统集成效率低的问题，主导开发了统一的模型部署框架；封装了模型版本管理、A/B测试分流与监控告警等核心功能，制定部署流程规范；将模型从实验环境到上线生产的平均周期从X周缩短至X天，显著提升了团队迭代速度。
4.A/B测试体系搭建：为科学评估算法迭代效果，从零搭建了公司级的在线A/B测试平台；设计并实现了流量分配、指标计算与统计分析模块，编写测试实验的设计与分析指南；推动业务方采纳数据驱动的决策方式，使新算法上线前必须经过A/B测试验证，将因算法调整导致的业务指标波动风险降低了XXX%。
5.模型迭代管理：建立核心业务模型的常态化迭代机制，通过自动化数据管道收集线上反馈数据；定期进行模型重训练与效果评估，设定关键指标预警线；主导完成了X个核心模型的季度迭代，确保了模型效果在面对数据分布变化时保持稳定，年度平均准确率衰减控制在X%以内。
6.团队指导与分享：指导X名中级及以下算法工程师，负责其技术方案评审与代码审查；定期组织内部技术分享，主讲模型优化与工程化实践等主题；所指导的团队成员独立负责模块的能力得到提升，团队整体项目交付准时率提高了XXX%。
7.跨部门协作：深度参与产品需求评审，从算法可实现性与效果预期角度提供专业建议；与工程团队紧密协作，共同制定性能与资源消耗的平衡方案；通过高效沟通，成功推动X个重要算法特性在产品版本中落地，获得了产品与业务部门的好评。
工作业绩：
1.主导设计的智能对话引擎核心算法，将意图识别准确率提升至X
X.X%，直接支撑了公司旗舰产品续约率增长X%。
2.通过性能优化与工程化建设，使算法服务峰值QPS提升至XXX，资源成本下降XX%，保障了XXX家重点客户活动的稳定运行。
3.搭建的A/B测试平台支持了全年XXX次算法实验，助力产品关键决策，相关实践获得公司年度技术创新奖。
4.负责的算法团队输出稳定，主导的X个核心项目均按时上线，团队成员成长显著，X人获得晋升。
[项目经历]
项目名称：智能营销增长平台
担任角色：项目负责人
公司战略级项目，旨在构建数据驱动的自动化营销大脑。原有营销策略依赖人工经验与简单规则，用户画像分散在多个系统，导致个性化触达准确率不足XX%，策略响应周期长达X天。项目需整合多源数据，构建精准用户画像与预测模型，实现从人群圈选、策略生成到效果归因的全链路自动化，服务公司超过XXX家KA客户。
项目业绩：
1.平台上线后，营销活动的用户响应预测准确率达到X
X.X%，相比原有规则系统提升XXX%。
2.通过自动化策略推荐，核心客户营销活动的平均转化率提升
X.X%，单次营销活动的平均策略制定时间从X天缩短至X小时。
3.项目成功服务XXX家付费客户，助力公司在该细分市场营收增长XXX%，成为新的业务增长点。
4.项目输出的统一画像模型与实时特征计算框架，被公司其他X个AI项目复用，降低了重复开发成本。
[教育背景]
江苏大学
计算机科学与技术 | 本科
GPA X.XX/4.0（专业前XX%），主修机器学习、数据挖掘、算法设计与分析等核心课程，参与基于深度学习的电商评论情感分析课程项目，在团队中负责模型构建与调优部分，使用TensorFlow与Spark完成数据处理与模型训练，最终模型F1-score达到XX.X%，熟练掌握Python编程及SQL数据分析。