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陆明哲
昨天的经验是今天的基石,而今天的突破将成为明天的标准。
个人信息
28岁
3年工作经验
13800138000
DB@zjengine.com
陆明哲的照片
求职意向
自然语言处理工程师
长沙
薪资面谈
一周内到岗
工作经历
2023.07 - 至今
小楷语联科技有限公司
资深NLP算法工程师

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
2021.06 - 2023.06
小楷语联科技有限公司
NLP算法工程师(中级)

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%
2019.07 - 2021.05
小楷语联科技有限公司
NLP算法工程师(初级)

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
技能特长
沟通能力
执行能力
热情坦诚
文案能力
兴趣爱好
摄影
看书
阅读
跑步
自我评价
  • 深耕互联网NLP场景落地,擅长从业务问题反推算法路径——既懂用预训练模型解决语义痛点,也能通过蒸馏压缩模型,始终以“可高效落地的效果”为核心。
  • 习惯站在业务视角翻译需求,推动对话系统从“准确率优先”转“用户体验优先”,助力留存提升——坚信NLP价值需业务结果验证。
  • 工程思维极致,用LoRA等轻量级方案替全参数训练,单轮成本降60%仍保效果,破解大模型落地难。
  • 作为模块Owner,主动同步算法进展至产品侧,提前规避“效果好但不符节奏”风险,愿做算法与业务的桥梁。
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  • 简历封面
  • 自荐信
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