AI大模型工程师简历模板免费下载_机器学习工程师_深度学习工程师_算法工程师简历模板_在线制作工具

138-0000-0000 | lizhineng@example.com | 北京 | github.com/lizhineng

教育背景

• 主修课程：机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、算法设计与分析
• GPA：3.8/4.0，专业排名前10%
• 荣誉：国家奖学金、ACM国际大学生程序设计竞赛银牌

工作经历

负责模块：大语言模型研发与优化 Transformer PyTorch CUDA 分布式训练 模型压缩

• 背景：公司需要构建自主可控的大语言模型，支撑电商、云计算等核心业务场景，面临模型规模大、训练成本高、推理延迟等挑战
• 任务：作为核心AI工程师，负责大模型架构设计、训练优化、推理加速，打造行业领先的中文大语言模型
• 行动：设计基于Transformer的混合专家模型架构，使用PyTorch+FSDP实现千亿参数模型的分布式训练；开发CUDA内核优化注意力机制计算，结合模型压缩技术（量化、剪枝、知识蒸馏）将模型大小压缩60%；构建多级缓存和动态批处理推理系统，实现毫秒级响应；建立完整的模型评估体系，涵盖准确性、安全性、效率等多维度指标
• 结果：模型在中文理解任务上超越GPT-3.5，推理速度提升3倍，训练成本降低40%，支撑公司10+业务场景，日调用量突破1000万次

负责模块：推荐算法优化 TensorFlow Python 深度学习 推荐系统

• 背景：抖音推荐系统面临用户兴趣多样化、内容冷启动等挑战，需要提升推荐准确性和多样性
• 任务：在12周实习期内优化推荐算法，提升用户满意度和平台粘性
• 行动：分析用户行为数据，设计多目标学习框架平衡点击率、停留时间、分享率等指标；使用深度学习技术改进协同过滤算法，结合图神经网络建模用户-内容关系；实现A/B测试框架评估算法效果，通过TensorFlow Serving部署模型到生产环境
• 结果：推荐CTR提升15%，用户平均停留时间增长22%，获得实习期间最佳项目奖

项目经验

项目描述：构建支持文本、图像、语音的多模态大模型，实现跨模态理解和生成

• 背景：现有单模态模型无法处理复杂的多模态交互场景，需要统一的多模态理解能力
• 任务：设计并实现多模态大模型，支持图文理解、语音识别、跨模态生成等任务
• 行动：设计基于Vision Transformer和Transformer的统一架构，使用对比学习预训练多模态表示；开发高效的跨模态注意力机制，实现不同模态间的信息融合；构建大规模多模态数据集，包含1000万+图文对和500万+语音文本对；使用分布式训练技术训练200亿参数模型
• 结果：模型在VQA、图像描述等任务上达到SOTA水平，多模态理解准确率提升25%，成功应用于智能客服、内容审核等场景

项目描述：构建高性能大模型推理系统，实现低延迟、高并发的模型服务

• 背景：大模型推理延迟高、资源消耗大，难以满足生产环境的实时性要求
• 任务：设计高效的推理系统架构，在保证准确性的前提下大幅提升推理性能
• 行动：开发CUDA内核优化矩阵运算，使用TensorRT进行模型优化和加速；设计动态批处理和请求调度算法，实现负载均衡和资源最大化利用；构建多级缓存机制，包括模型权重缓存、KV缓存、结果缓存；实现模型并行和流水线并行，支持超大模型推理
• 结果：推理延迟从500ms降至50ms，并发处理能力提升10倍，GPU利用率提升至85%，支撑千万级用户同时使用

项目描述：从零开始训练中文大语言模型，构建自主可控的AI能力

• 背景：中文大模型技术相对落后，需要突破技术壁垒，构建具有中文理解能力的语言模型
• 任务：独立设计并训练中文大语言模型，在中文理解和生成任务上达到国际先进水平
• 行动：收集并清洗100GB+中文语料，包括新闻、百科、小说、代码等多种类型；设计适合中文的Transformer架构，优化分词和位置编码；使用PyTorch实现分布式训练框架，支持多机多卡训练；建立完整的评估体系，包括语言理解、文本生成、代码能力等多个维度
• 结果：模型参数量达到130亿，在中文GLUE基准测试中排名前3，代码生成能力超越CodeT5，获得公司技术创新奖

技能证书

• 编程语言：Python C++ CUDA JavaScript（精通Python深度学习开发，熟练使用CUDA进行GPU编程）
• 深度学习框架：PyTorch TensorFlow JAX Hugging Face（掌握主流深度学习框架和预训练模型库）
• 大模型技术：Transformer GPT BERT T5 LLaMA（深入理解大语言模型架构和训练技术）
• 分布式训练：FSDP DDP ZeRO DeepSpeed Megatron（具备大规模模型分布式训练经验）
• 模型优化：量化 剪枝 知识蒸馏 TensorRT ONNX（掌握模型压缩和推理优化技术）
• 云计算平台：AWS 阿里云 腾讯云 Kubernetes Docker（熟悉云原生AI服务部署）
• 证书：AWS机器学习专业认证、Google Cloud AI/ML认证、NVIDIA深度学习认证

学术成果

• 论文发表：在NeurIPS 2023发表论文《Efficient Multi-Modal Large Language Models》，被引用50+次
• 开源贡献：维护GitHub大模型训练框架，获得2000+星标，被AI社区广泛使用
• 技术分享：在2023年中国人工智能大会上发表主题演讲《大模型训练与优化实践》

荣誉奖项

• 2023年阿里巴巴AI技术年度创新奖
• 2022年清华大学优秀毕业生
• 2021年ACM国际大学生程序设计竞赛银牌
• 2020年全国大学生数学建模竞赛一等奖

技术博客

• 个人技术博客：blog.lizhineng.ai，累计阅读量50万+
• 知乎专栏：AI大模型技术分享，关注者1万+
• 技术文章：《大模型训练最佳实践》、《Transformer架构深度解析》等10+篇深度技术文章