成 代

工作经历 字节跳动 · 抖音 | 营销搭建算法（2024.08–2026.08） 主导 M0 领域低代码页面智能搭建：将传统拖拉拽低代码升级为基于 LLM 的智能搭建，结合领域知识库与通用大模型合成 SFT 训练数据并构建质量过滤 pipeline；基于 Qwen-VL 训练低代码生成模型，针对不同业务协议设计多任务学习模型，已在积木、客服等场景上线，平均提效 30% 主导通用代码场景页面质量评估 Agent：基于 ReAct 框架设计页面交互与评估 Agent，用 Playwright 构建 15+ 基础交互工具；搭建自训练数据管道收集 3 万条高质量轨迹，训练 Qwen3-VL-30B-A3B 模型平替 Gemini-2.5，准确率 85%（基本持平），平均耗时降低 33% 快手 | 算法工程师（2020.12–2024.08） 快手电商 B 端智能客服：基于快手通用大模型，引入业务知识库与 Agent 工具，结合 Self-RAG、CoT 注入领域知识；通过商家图谱、人工反馈链路设计 RM 模型，用 DPO/RLHF 对齐真实客服风格，商家问题自助解决率提升 10% 商业大模型广告脚本生成：通过 continue pretrain 注入商业领域知识，基于商业标签构建 SFT 任务解决幻觉问题，脚本审核通过率提升 9.4% 跨域多模态表征建模：对视频、直播、商品、query 等做同语义空间表征，性能达业界 SOTA；完成 TensorRT 优化与推理部署，落地于商业化与电商的长期序列建模、异构召回、精排等场景，累计取得 20+ LR，线上消耗累计提升 1300 万+ 爱奇艺 | 算法工程师（2019.07–2020.11） 视频类型标签层次分类：多模态特征融合 + dense-HMCN 模型，一级 F1 92.44%，全路径 F1 82.79% 基于异构图（BiNE）的推荐召回：构建 User-Item 二部图建模显式与隐式关系，上线后展示占比 18%，CTR +0.33pp 教学理念 项目驱动、以战代练：算法学习必须落到真实业务场景，用可上线、可度量的项目检验学习效果 从业务问题到模型方案：先理解业务目标与数据约束，再谈模型选型，避免"唯 SOTA 论" 全链路视角：不局限于模型训练本身，强调数据构建、评估体系、推理优化、工程落地的完整闭环 前沿与实践并重：将大模型、Agent 等一线实战经验转化为可复现的教学案例，让学员接触工业界真实做法 专业特长 大模型与 Agent：SFT/DPO/RLHF 全链路训练、合成数据与数据质量管道、ReAct Agent 设计、模型评估与平替 多模态：Qwen-VL 等视觉语言模型训练、多模态融合与表征学习 推荐与广告：多模态表征建模、异构召回、长期序列建模、精排，有大规模线上收益验证 工程能力：Python/PyTorch/TensorFlow，Hive/PySpark/Hadoop 大数据平台，TensorRT 推理加速与服务部署