UP简历 小U

+86 138-XXXX-YYYY|xiaou@example.com|Beijing, China

个人总结

资深生成式AI工程师,在<strong>大型语言模型(LLM)</strong>、<strong>图像生成</strong>及<strong>视频合成</strong>领域拥有深厚研发经验。精通<strong>深度学习框架(TensorFlow/PyTorch)</strong>与<strong>M-Lops实践</strong>,擅长从零开始构建、训练和优化复杂AI模型。在多个项目中成功将模型性能提升<strong>20%</strong>以上,推动产品创新与业务增长。渴望加入前沿团队,运用<strong>生成式AI</strong>技术解决挑战性问题。

工作经历

高级生成式AI工程师

字节跳动

2021-07 - 2024-07
  • 主导多模态生成模型的研发与优化,包括文本到图像(Text-to-Image)图像到视频(Image-to-Video)模型,成功将模型生成质量提升25%,用户满意度提高18%
  • 负责大型语言模型(LLM)的预训练和微调,针对特定业务场景(如内容创作、智能客服)进行模型定制,使模型在特定任务上的准确率提升20%,响应时间缩短15%
  • 设计并实现高效的M-Lops流程,包括数据管道、模型训练、版本管理、部署与监控,将模型迭代周期从数周缩短至3天,提升研发效率40%
  • 深入研究TransformerGANDiffusion Models等前沿生成模型架构,并将其应用于实际产品开发,孵化出2个创新型AI产品原型。
  • 撰写并发表3篇高质量技术博客和1篇国际会议论文,分享生成式AI实践经验。

项目经历

AI艺术创作助手(个人项目)

个人项目

2023-01 - 2023-06
  • 独立开发一款基于Stable DiffusionAI艺术创作助手,实现文本到图像的高质量生成功能。
  • 通过优化LoRA模型和ControlNet,使用户能够对生成图像的风格和构图进行精细控制,生成图像的细节丰富度提升30%
  • 构建直观的用户界面,降低AI绘画门槛,吸引了超过1000名用户试用,收到积极反馈。
  • 项目采用PyTorch作为深度学习框架,后端使用FastAPI,前端使用React

教育背景

清华大学

硕士 · 计算机科学与技术

2018-09 - 2021-07

北京航空航天大学

学士 · 软件工程

2014-09 - 2018-07

技能专长

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · Keras · JAX

生成式AI模型

LLMs (GPT, LLaMA) · GANs · Diffusion Models · Transformer · VAE

编程语言与工具

Python · CUDA · Docker · Git · Jupyter

M-Lops与云平台

Kubernetes · MLflow · AWS SageMaker · Google Cloud AI Platform · Azure ML

核心算法

自然语言处理 (NLP) · 计算机视觉 (CV) · 强化学习 · 数据结构与算法

模型优化与部署

模型压缩 · 量化 · 推理优化 · 模型服务化

热门进阶2025/12/4

生成式AI工程师简历范文

生成式AI工程师 AI人工智能 1-3年经验

本简历范文专为生成式AI工程师设计,突出开发生成文本、图像、视频模型的核心能力,助力您在AI领域脱颖而出。

核心亮点

专注于生成式AI模型开发经验
突出文本、图像、视频生成项目成果
强调创新能力与技术深度
适用于AI领域求职者

适用人群

本范文特别适合生成式AI工程师岗位的求职者参考学习, 通过具体的工作经历和项目经验展示,帮助您了解如何突出AI人工智能 行业的核心竞争力。

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