主导短视频内容生产全链路的计算机视觉算法设计与迭代，覆盖智能剪辑、内容理解、质量评估三大核心模块，支撑平台日均千万级内容的生产效率提升与用户体验优化，同时推动算法工程化落地与高并发场景适配

• 主导设计基于Transformer的多模态智能剪辑算法，融合视频帧语义分割（U-Net变体，适配短视频快节奏特征）、动作识别（SlowFast 16x8模型，捕捉人物/物体动态）与音频情感分析（Wav2Vec 2.0微调，识别背景音乐情绪），解决传统剪辑依赖人工标注、节奏与内容匹配度低的问题；通过迁移学习复用预训练视觉-语言模型（CLIP）初始化参数，将新场景（如知识类、剧情类短视频）适配时间从7天缩短至1天，上线后用户人均观看时长提升12%，智能剪辑内容占比从30%增长至65%
• 针对低光照、运动模糊场景下的违规内容（如涉黄、暴力）检测准确率低痛点，优化内容理解pipeline：引入MoCo v3自监督预训练提升小样本场景的特征泛化能力，结合RandAugment增强模糊/低光数据的多样性，同时将YOLOv8模型替换为YOLOv9-C2f结构以加快推理速度；最终目标检测mAP从82%提升至89%，违规内容召回率提升15%，漏检率下降至0.8%以下
• 设计基于改进ESRGAN的视频质量评估模型，融合主观评分（MOS）与客观指标（SSIM、PSNR、LPIPS），构建多任务学习框架同时预测清晰度、色彩一致性、运动流畅度三个维度；通过引入注意力机制强化画面关键区域（如人物面部、文字）的权重，模型预测结果与人工评分的相关性从0.78提升至0.91；上线后替代80%的人工抽检工作，内容质检效率提升40%，低质内容（模糊、花屏）流出率下降22%
• 推动算法工程化落地，基于TensorRT对智能剪辑与质量评估模型进行FP16转INT8量化压缩，结合TensorFlow Serving的批处理优化，将智能剪辑接口响应时间从200ms降低至50ms，支撑高峰时段10万QPS的并发请求；同时搭建模型监控系统（Prometheus+Grafana），实时预警模型性能漂移，自动触发A/B测试与迭代，确保服务稳定性保持在99.95%以上

负责图文内容的计算机视觉算法研发，聚焦OCR精度提升、图像风格转换与内容标签体系搭建，支撑平台图文内容的结构化处理与个性化推荐，推动算法从实验室到业务场景的落地

• 针对复杂排版（多栏、表格、公式）图文内容的OCR识别错误率高问题，优化文本检测（DBNet 1.1，适配密集文字场景）与识别（CRNN+Attention，加入语言模型纠错）流程；进一步引入BERT微调的语义纠错机制，将OCR准确率从91%提升至96%，解决了用户上传论文、报表、票据类内容的识别痛点，支撑了平台“图文转结构化数据”功能的落地，使用该功能的用户占比达40%
• 主导开发“图像风格转换”UGC功能，基于CycleGAN与AdaIN风格迁移网络，支持用户将普通图片转换为油画、水彩、素描等5种艺术风格；通过模型蒸馏将原CycleGAN的推理时间从300ms缩短至80ms，同时保留95%以上的风格迁移效果；上线后该功能的使用率达25%，带动UGC内容互动率（点赞、评论）提升18%，成为平台特色功能之一
• 搭建图文内容标签体系，融合视觉特征（ResNet-50提取的物体、场景特征）与文本特征（TF-IDF+BERT的标题/正文特征），采用图神经网络（GCN）建模标签间的关联关系；标签准确率从85%提升至92%，支撑个性化推荐点击率提升10%，同时为内容审核提供了更精准的标签维度
• 推动算法服务化，基于Flask搭建RESTful API，集成模型版本管理（MLflow）与自动retraining机制；当标签准确率下降超过5%时，系统自动触发数据标注与模型迭代，减少人工维护成本30%，服务可用性保持在99.9%以上

参与电商商品图片的计算机视觉算法优化，聚焦商品识别、背景替换与视觉搜索功能研发，支撑电商平台的商品展示与用户购物体验提升，积累算法落地与工程化经验

• 辅助优化商品识别模型，针对小众商品（手工饰品、复古家电）识别准确率低问题，收集10万+小众商品图片进行数据标注，基于Faster R-CNN与商品SKU属性特征进行fine-tuning；最终小众商品识别准确率从78%提升至86%，支撑了平台搜索推荐的精准度提升8%，小众商品的曝光量增长20%
• 参与开发“一键背景替换”功能，基于GrabCut算法与MiDaS深度估计模型，实现商品与背景的精准分割；优化实时预览性能，将渲染时间从500ms缩短至150ms，同时支持纯色、场景图两种背景类型；上线后商品详情页的转化率提升5%，用户对该功能的满意度达82%
• 搭建视觉搜索原型系统，提取商品图像的SIFT特征与VGG-16 CNN特征，采用近似最近邻（ANN）算法（FAISS库）实现跨类目商品搜索；测试阶段搜索召回率达到88%，平均搜索时间小于200ms，为后续正式功能上线奠定了技术与数据基础
• 协助搭建算法测试框架，基于Python unittest编写测试用例，覆盖模型准确率、推理速度、内存占用等指标；建立了商品图像数据库（100万+张），标注了商品类别、场景、属性等信息，为团队后续算法研发提供了数据支撑

短视频内容生态智能调控算法体系搭建与落地

• 星途互动作为聚焦Z世代的短视频平台，面临内容生态失衡核心问题——低质擦边内容漏检率超15%、30%中小创作者因曝光不足月更时长下降，同时需平衡“内容质量管控”“用户停留时长”“广告主ROI”三方诉求。我的核心职责是主导需求拆解、全链路算法方案设计，以及跨产品/工程/运营团队的协同落地。
• 项目遇到三大关键挑战：1）多目标冲突：内容质量（违规风险）、用户体验（相关性）、商业价值（广告加载率）难以量化权衡；2）隐性低质特征缺失：软广/擦边内容无明确标签，传统规则引擎漏检率高；3）实时调控延迟：内容分发需秒级响应，离线模型无法处理实时用户行为反馈。针对这些问题，我选择MMoE多任务学习框架分离目标特征，用GNN挖掘用户-内容-创作者的隐性传播链路，基于Flink搭建实时特征平台注入动态指标。
• 我牵头与业务方对齐“低质漏检率≤10%、优质内容曝光≥25%、用户停留+10分钟”的核心指标，设计“静态标签+动态行为+图结构”的多模态特征体系；为解决实时性能问题，将GNN计算复杂度从O(n²)优化至O(n)，适配秒级推理要求；同时推动建立“模型输出-策略执行-效果反馈”的闭环迭代机制。
• 项目成果显著：低质内容漏检率降至8.7%，优质内容曝光率提升至28%，用户日均使用时长增加15分钟，广告主ROI提升19%；构建的可复用内容生态调控框架支撑平台后续3个季度的治理迭代。我个人主导了算法设计与跨团队落地，核心指标达成率超120%，成为平台内容安全与生态健康的核心技术底座。

电商用户复购预测与个性化触达算法迭代项目

• 云帆电商作为TOP10综合电商平台，用户复购率连续3季度停滞在28%，传统协同过滤模型对45%长尾用户（1-2次购买）的复购预测准确率仅58%，且季节性商品（如冬季保暖品）的时序模式捕捉不足，导致个性化触达转化率低（约12%）。我的职责是优化复购预测模型，设计触达策略，提升转化效率。
• 项目难点集中在三点：1）长尾用户特征稀疏，传统模型无法学习有效偏好；2）季节性商品受天气/节日影响大，时序模型难以融合多源数据；3）多渠道触达（推送/短信/邮件）缺乏协同，资源浪费严重。为此，我用VAE补全长尾用户隐空间特征，结合Transformer处理“用户行为+商品周期+天气”多源时序数据，再用DRL优化触达策略。
• 我重构用户特征体系，将长尾用户特征从50维扩展至200维（加入社交关系/加购未买等隐性特征）；设计“用户-商品-环境”多模态输入的Transformer模型，捕捉季节性商品的长期依赖；搭建A/B测试平台，以“转化率最大化”为目标迭代DRL的奖励函数，解决触达资源分配问题。
• 项目带来明确业务价值：复购预测准确率提升至93%（长尾用户达81%），个性化触达转化率升至15%，年度GMV贡献增加1.2亿；模型支撑“双11”“冬季保暖季”大促，活动期间复购率提升至31%。我个人主导了模型迭代与策略落地，解决了长尾用户和季节性商品的核心痛点，推动触达效率提升25%，成为电商个性化运营的关键工具。

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。