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互联网 / AI / SaaS1-3 年

AI 应用工程师简历

3 年大模型应用经验,主导 RAG/Agent 系统 3 个,开源 4k+ Star

目标岗位:AI 应用工程师 / LLM 算法工程师
亮点词条
智能客服 RAG 日均 200 万次咨询Self-RAG 幻觉率 15% → 3%LangChain-Chinese GitHub 4k+ Star

个人信息

邮箱chenzhi@example.com
电话(+86) 136-0000-3002
所在地北京
3 年大模型应用落地经验,主攻 LLM/RAG/Agent 方向。 主导过 3 个企业级 RAG 系统从 0 到 1 上线,平均节省人工 60%。 LangChain / LlamaIndex / OpenAI / Qwen 全栈熟练,GitHub 4k+ Star 开源项目作者。

工作经历

AI 应用工程师· 阿里通义 - 应用算法

2023-06 - 至今

大模型在电商客服与企业知识库场景的落地

  • 主导电商智能客服 RAG 系统,日均处理 200 万次咨询,回答准确率 92%
  • 设计多路召回 + 重排 + 反思机制(Self-RAG),幻觉率从 15% 降至 3%
  • 实现 Agent 多轮工具调用框架(Function Calling + ReAct),复杂任务完成率 +45%
  • 主导 5 款 LLM 应用产品化,3 款进入部门核心产品矩阵

算法工程师· 某 SaaS 公司

2022-03 - 2023-05

NLP 与文档智能处理

  • 主导合同文档智能抽取系统,100+ 字段 F1 0.91,节约法务 70% 工时
  • 实现多语言翻译引擎(100+ 语种),BLEU 达行业 TOP 5
  • 开源项目 LangChain-Chinese 累计 Star 4000+,被多家公司二次开发

项目经验

企业级 RAG 知识库平台

2024-02 - 2024-09

支持 100+ 企业的私域知识问答系统

  • 实现多租户隔离 + 权限分级,单租户支持 1000 万文档
  • 设计混合检索(关键词 + 向量 + 重排),Recall@10 0.95
  • 客户续约率 90%+,ARR 1500 万
RAGLangChainMilvus

教育背景

北京大学· 硕士 · 计算机应用技术

主修课程:深度学习、自然语言处理、信息检索、知识图谱

2019-09 - 2022-06
GPA 3.8/4.0,研究方向 NLP

专业技能

大模型

Master
QwenGPT-4ClaudeLLaMARAGFine-tuning

开发框架

Master
LangChainLlamaIndexHaystackSemantic Kernel

基础设施

Advanced
vLLMTGIMilvusWeaviatePGVector

工程能力

Advanced
PythonFastAPIDockerK8sPrometheus

证书与荣誉

阿里云大模型 ACP 认证· 阿里云
2024-06
DeepLearning.AI LLM Specialization· Coursera
2023-12

语言能力

中文· 母语
English· Fluent(可作为工作语言)

兴趣爱好

开源贡献(GitHub 4k+ Star、LangChain-Chinese 作者)
技术社区(QCon 讲师、AI 前线社区组织者)

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