统筹公司核心NLP算法平台技术迭代，支撑智能客服、内容社区、营销推广三大业务线的NLP需求，推动算法与业务场景的深度融合及降本增效

• 主导NLP算法平台的模块化重构，基于MLflow搭建全生命周期实验管理流程，整合Hugging Face Transformers、Spark NLP及自研特征工程组件，将新模型从需求分析到生产上线的周期从4周压缩至2周，支撑营销团队快速落地个性化商品推荐文案生成模型，使活动页面转化率较之前提升12%
• 核心优化大语言模型（LLM）的落地成本与性能，采用LoRA轻量级微调方案结合公司10亿token电商领域语料训练，将LLM推理成本降低60%，同时保持复杂问题（如跨部门售后政策解答）的问答准确率在92%以上，助力客服机器人将人工转接率从18%降至8%，年节省人力成本超200万元
• 推动NLP技术与营销场景的深度协同，设计基于Prompt Engineering的商品卖点动态提取方案——结合用户画像（年龄、消费层级）与商品属性（功能、材质）生成定制化推广文案，使小红书合作笔记的平均点击率提升25%，助力品牌客户复购率增长15%
• 负责团队技术能力建设，制定《NLP算法开发规范》（涵盖数据标注标准、模型评估指标、线上监控阈值）及《大模型落地指南》，每月组织技术分享（如多模态融合、LLM对齐技术），推动团队产出模型数量较去年同期增长40%，其中2个模型获公司技术创新奖

主导内容社区多模态情感分析系统设计与落地，支撑用户情绪感知、风险预警及内容运营决策，覆盖图文、评论、弹幕、直播语音等多源数据

• 主导设计多模态情感分析框架，融合文本BERT、图像ResNet-50及音频Wav2Vec2.0特征，通过跨模态Transformer注意力机制整合三模态信息，将短视频评论的情感分类准确率从85%提升至91%，帮助内容审核团队减少人工标注量40%，违规内容拦截时效从30分钟缩短至5分钟
• 针对低质弹幕数据噪声大（如谐音梗、缩写）的问题，提出“对抗训练+领域词典增强”方案——在弹幕数据中注入对抗样本（如替换同义词、打乱语序）并在模型输入层加入自定义词典特征，使模型对隐喻负面情感（如“这质量真是绝了”）的识别召回率从78%提升至89%，支撑平台及时处置潜在舆情风险
• 推动模型轻量化部署，采用TensorRT对多模态推理引擎进行优化，将单条视频评论+弹幕+封面图的情感分析延迟从120ms降至35ms，满足直播场景实时情感分析需求，助力直播团队通过情绪感知调整互动策略，使直播间互动率提升15%
• 核心参与构建情感标签体系，结合用户行为数据（点赞、转发、评论时长）与领域知识图谱（如电商行业情感词林），将原有3类情感维度扩展至7类（喜悦/愤怒/悲伤/惊讶/厌恶/恐惧/无感），提升情感分析对业务决策的适配性，被内容运营团队用于精准推送情感化内容，使用户停留时长增加10%

负责智能客服场景下意图识别与实体抽取模型的迭代优化，支撑客服机器人问题解决率提升及人工客服 workload 降低

• 主导基于BERT的意图识别模型优化，针对电商售后场景低资源问题（仅5000条标注数据），采用Sentence-BERT预训练+领域微调方案，融合用户对话上下文语义特征（如前3轮对话的历史意图），将意图识别准确率从89%提升至94%，减少人工兜底处理的问题量27%，支撑机器人独立解决售后咨询的比例从35%升至52%
• 核心参与实体抽取模块改进，针对商品型号、售后类型等关键实体漏标问题，引入BiLSTM-CRF架构并结合公司自建领域词典（含10万条商品实体），通过词典特征嵌入增强模型对实体的感知能力，使实体抽取F1值从82%提升至88%，助力客服机器人自动填充售后工单的完整度从60%升至85%
• 搭建模型监控与迭代体系，用Prometheus+Grafana实时跟踪模型准确率、延迟、QPS等指标，每周输出《模型性能报告》并联动业务团队收集反馈，推动模型迭代频率从双周一次缩短至每周一次，快速响应业务场景变化（如618大促期间新增“预售定金退款”意图）
• 优化数据标注流程，设计半自动化标注工具——基于已有模型预测结果生成候选标签，由标注人员审核修正，将标注效率提升30%，同时通过交叉验证确保标注一致性，使训练数据质量评分从8.5分（满分10）升至9.2分，为模型性能提升奠定基础

泛娱乐用户内容偏好精准匹配及商业化提效算法项目

• 星途互娱作为长视频+互动内容融合平台，面临用户内容消费转化低（CTR仅8.2%）、商业化ROI不足（广告eCPM约120元）的痛点——原有推荐模型未充分捕捉互动内容（如分支剧情、用户UGC互动、弹幕行为）的时序特性与关系网络，且无法平衡点击、会员转化、广告收益的多目标。我的核心职责是主导从特征工程到模型部署的全流程算法迭代，目标是将用户个性化匹配准确率与商业化效率同步提升。
• 项目攻克两大技术难点：一是互动内容的多模态时序特征融合——传统模型仅处理文本/图像，忽略用户“弹幕发送→分支剧情选择→点赞UGC”的行为序列；二是多目标优化失衡——单目标优化会导致“重点击轻转化”或“重广告轻体验”的矛盾。技术方案上，我引入Transformer变体（TimeSformer）编码互动行为的时序依赖，结合GNN建模“用户-内容-创作者”的三元关系网络；多目标层采用帕累托最优加权策略，融合CTR、CVR（会员转化）、eCPM三个目标的损失函数，并加入业务规则约束（如会员内容优先级高于普通广告）。
• 我的关键行动包括：1）牵头搭建互动内容多模态特征平台，整合用户行为日志、互动内容元数据，用Timm框架微调CLIP模型处理互动中的表情包/截图特征；2）设计动态权重调整机制，通过离线A/B测试（覆盖10万+用户样本）与在线灰度发布，将多目标损失权重从固定值改为基于用户画像的实时调整；3）优化模型部署，用TensorRT加速推理引擎，将单请求 latency 从50ms压缩至18ms，支撑高峰期10万QPS的推荐请求。
• 项目成果显著：CTR较迭代前提升28%至10.5%，会员转化率提升19%至4.1%，广告eCPM增长15%至138元，月均商业化收入增加超800万元；模型已推广至公司短视频、直播等其他产品线，带动整体用户时长提升12%。我个人主导了全链路技术方案设计与落地，解决了互动内容推荐的“特征稀疏”与“目标冲突”核心问题，成为团队算法商业化的标杆案例。

工业物联网设备故障预测算法研发及规模化部署项目

• 云联科技的工业IoT平台服务制造型企业，但客户反馈设备故障预测准确率仅65%、误报率达20%，导致停机损失年均超百万元——原有模型基于简单时序统计，未处理传感器噪声、样本不平衡（故障数据占比＜1%）及跨设备泛化问题。我的角色是高级算法工程师，负责模型研发与规模化落地，目标是将故障预测准确率提升至85%以上，误报率降至5%以下。
• 项目难点集中在三点：一是设备数据噪声大（如温度传感器漂移、振动信号缺失），传统清洗方法易丢失关键故障特征；二是样本极度不平衡，常规分类模型偏向“正常”类别；三是不同设备型号（如机床、机器人）的工况差异大，模型泛化性差。技术突破上，我用LSTM+Attention融合滑动窗口特征，抑制噪声的同时保留故障前的异常波动；采用SMOTE过采样+ focal loss 解决样本不平衡，聚焦故障样本的学习；基于预训练的设备embedding模型（用Word2Vec处理设备元数据），针对不同型号做微调，提升跨设备泛化。
• 我的核心行动：1）采集10家工厂500+台设备的时序数据（涵盖振动、温度、电流等10+维度），设计“滑动窗口+插值填充”的清洗 pipeline，保留95%以上的有效特征；2）构建融合设备元数据（型号、出厂日期）与实时时序特征的模型架构，在3家客户工厂试点，根据反馈调整特征——比如加入“设备运行时长×环境温度”的交互特征，降低误报；3）用Flask开发RESTful API，对接客户MES系统，实现“分钟级”故障预警，并提供可解释性报告（如“振动信号异常→轴承磨损概率80%”）。
• 项目成果：故障预测准确率提升至89%，误报率降至4.2%，帮助客户平均停机时间减少35%、维护成本降低28%；云联科技凭借此项目拿到3个大客户续约（年合同额超500万）及2个新客户（汽车制造、电子装配行业）。我个人解决了工业数据“脏、少、异”的核心问题，推动算法从实验室走向规模化工业场景，成为公司工业AI产品的核心竞争力。

支教时发现乡村小学因缺乏实验器材，科学课多停留在课本讲解。返校后联合实验室开发出百元级科学实验背包，内含20个基础实验器材。为确保可持续运营，设计配套视频课程与城乡结对系统，并培训132名大学生担任远程助教。项目覆盖9省47所学校后，学生科学兴趣评分提升35%。这段经历教会我用产品思维解决社会问题，当看到孩子们用自制望远镜发现土星光环时，我理解了教育的真谛是点燃可能性。