求職和個(gè)人簡(jiǎn)歷

2024/3/41求職和個(gè)人簡(jiǎn)歷xxxxxxxxxxxxxxxXXXXX--個(gè)人信息工作經(jīng)歷校園經(jīng)歷46教育背景實(shí)習(xí)經(jīng)歷個(gè)人技能2目錄1352024/3/43個(gè)人信息11個(gè)人信息姓名：XXX電話：XXX-XXXX-XXXX電子郵件：XXXXX@2024/3/45教育背景22教育背景01清華大學(xué)022018.09-2022.0603電子工程系本科深圳國(guó)際研究生院04GPA:3.8/4(專業(yè)前10%)05榮譽(yù)：清華大學(xué)優(yōu)秀學(xué)生獎(jiǎng)學(xué)金(2021)2024/3/47工作經(jīng)歷32024/3/483工作經(jīng)歷華為技術(shù)有限公司2022.07-2023.06軟件工程師AI優(yōu)化項(xiàng)目2023.01-2023.06針對(duì)AI模型的性能進(jìn)行優(yōu)化，通過(guò)改進(jìn)算法和數(shù)據(jù)預(yù)處理，以提升模型訓(xùn)練時(shí)間和準(zhǔn)確率算法改進(jìn)：負(fù)責(zé)模型訓(xùn)練的算法優(yōu)化，引入了新的優(yōu)化算法，有效降低了模型訓(xùn)練時(shí)間和內(nèi)存消耗，提高了訓(xùn)練速度約30%數(shù)據(jù)預(yù)處理：針對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，減少了數(shù)據(jù)噪聲和冗余，使模型訓(xùn)練的收斂速度加快了20%團(tuán)隊(duì)協(xié)作：與項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員緊密合作，共同推進(jìn)項(xiàng)目進(jìn)度，確保項(xiàng)目按時(shí)完成2024/3/493工作經(jīng)歷BERT模型優(yōu)化項(xiàng)目2022.08-2022.12對(duì)BERT模型進(jìn)行優(yōu)化，以適應(yīng)大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和高性能計(jì)算的需求模型優(yōu)化：引入PyTorch和Transformers庫(kù)，實(shí)現(xiàn)模型的并行計(jì)算和分布式訓(xùn)練，提高了模型訓(xùn)練的效率和穩(wěn)定性調(diào)參優(yōu)化：通過(guò)實(shí)驗(yàn)和對(duì)比，找到了最佳的超參數(shù)組合，使模型在多項(xiàng)指標(biāo)上取得了顯著提升代碼優(yōu)化：對(duì)代碼進(jìn)行了重構(gòu)和優(yōu)化，提高了代碼的可讀性和可維護(hù)性2024/3/410實(shí)習(xí)經(jīng)歷42024/3/4114實(shí)習(xí)經(jīng)歷騰訊科技有限公司2021.07-2021.12產(chǎn)品實(shí)習(xí)生微信小程序開發(fā)項(xiàng)目2021.08-2021.11針對(duì)微信小程序的用戶體驗(yàn)進(jìn)行優(yōu)化，提高用戶留存率和活躍度需求分析：負(fù)責(zé)收集和分析用戶反饋，確定優(yōu)化方向和需求變更設(shè)計(jì)優(yōu)化方案：根據(jù)需求分析結(jié)果，提出并實(shí)施界面設(shè)計(jì)、交互設(shè)計(jì)和用戶體驗(yàn)優(yōu)化方案團(tuán)隊(duì)協(xié)作：與開發(fā)、測(cè)試和設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)緊密合作，確保項(xiàng)目按時(shí)上線并達(dá)到預(yù)期效果2024/3/412校園經(jīng)歷55校園經(jīng)歷學(xué)生會(huì)科技部部長(zhǎng)負(fù)責(zé)組織各類科技比賽和活動(dòng)，成功組織了"電子創(chuàng)新大賽"和"編程馬拉松"助教擔(dān)任多門課程的助教，負(fù)責(zé)課后答疑和批改作業(yè)，得到了學(xué)生和老師的一致好評(píng)實(shí)驗(yàn)室研究助理在清華大學(xué)的人工智能實(shí)驗(yàn)室中擔(dān)任研究助理，參與了多項(xiàng)國(guó)家級(jí)和企業(yè)級(jí)的研究項(xiàng)目2024/3/414個(gè)人技能66個(gè)人技能15編程語(yǔ)言：熟練掌握Python、C++、Java和JavaScript框架和庫(kù)：熟悉TensorFlow、PyTorch、Dj