Liangjun Song

工作经历

WiseTech Global，Machine Learning Engineer，墨尔本

• 负责物流与供应链领域的机器学习应用，推动智能化产品优化。

Redbubble，Data Scientist，墨尔本

• Search & Recommendation Team：构建向量搜索与排序算法（Marqo），提升CTR 10%、加购率 0.5%；开发欺诈检测与用户行为仿真平台；优化GA4数据管道处理 1亿+用户事件。

• AI Renovation Team：应用多模态模型（Language-Image Model）为内容生成标签与分类，改进内容体系，提升用户互动。

• Content Moderation Team：构建内容分类、图像重复检测与审核系统，实现生产化落地，降低违规与侵权风险。

SGLang，Committer

• 作为开源贡献者，推动高效大模型推理与多模态交互框架的开发。

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教育背景

• RMIT University — PhD，计算机科学
  研究方向：个性化搜索与高效信息检索（C++/Python，图论、嵌入向量、流数据挖掘）。

• 哈尔滨工业大学 — 本科，计算机与信息安全
  ACM/ICPC 校队成员，曾获 ACM/ICPC 银牌 与 Google Code Jam 全球前1000名。

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擅长技术栈

• 编程语言：Python、C++、Java、C#、Matlab

• 机器学习与AI：搜索与推荐系统、NLP、计算机视觉、多模态模型、LLM、RAG

• 数据工程与工具：MLOps、Databricks、AWS、GCP、大规模数据管道、向量搜索

• 算法与研究：图论、组合数学、优化、信息检索

• 可视化与分析：Data Visualization、A/B Testing、BI Tools

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荣誉与奖项

• Best Student Paper Award — Australasian Database Conference

• Best Student Paper Runner Up — Database Systems for Advanced Applications

• 银牌 — ACM/ICPC 区域赛

• Top 1000 — Google Code Jam