本人目前任职于新浪微博，10年互联网算法领域深耕经验，现任算法团队负责人（带5人）。精通深度学习类算法，对大模型、推荐、自然语言、视觉、视频领域算法均有掌握，擅长将算法模型落地到实际业务。主导多项核心算法项目，带领团队完成算法优化、模型迭代，推动各项核心指标大幅提升。具备完整的团队管理经验，擅长团队敏捷开发，打造高效协作的算法团队，兼顾技术深度与业务价值。工作至今，已累计申请算法发明专利21项。
近三段工作成果是：
- 主导主题音频推荐算法项目，完成算法发明专利3项；开展1周AB实验（放量50%），实现点击PV提升12%、点击UV提升6.76%、播放时长提升5.51%、播放UV提升0.52%、播放VV提升31.17%；长期优化后，ctr数据从3月份均值1.3%提升至6月份均值1.9%，同比提升46%，显著提升音频推荐转化效率。
- 主导分类音频推荐算法项目，完成算法发明专利2项；开展1周AB实验（放量50%），实现点击PV提升9.91%、点击UV提升6.85%、播放时长提升5.61%、播放UV提升0.64%、播放VV提升19.89%；下半年承接音频项目KR指标，将推荐定量指标由ctr转为音频播放页时长，Q4音频播放页平均时长达9.7万分钟，指标完成率82%，达成业务核心目标。
- 主导算法团队与产品、工程、业务部门的协同，推动算法需求拆解与落地，实现技术与业务的深度绑定，获得业务方高度认可。
- 猿辅导时期，主导的英文作文批改、多模态项目你画AI猜、作业美化项目均已投入使用，期间完成12项算法发明专利。
- 小米时期，首次突破移动端视频超帧算法，打破端侧只能利用芯片进行超帧的壁垒，原创超帧算法在相关数据集测试达到state of the art水平，期间完成6项算法发明专利。
个人技能
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大模型与智能体
框架：熟练使用 AutoGen、LangChain、LlamaIndex、LiteLLM 构建多智能体协作系统；
训练与推理：精通 Transformers、TRL、Llama-factory、PEFT、DeepSpeed 微调及 vLLM 高性能推理加速；
前沿技术：深入理解 ReAct 思考链，具备 MCP 及 RAG 实战经验。 -
核心算法与框架
深度学习：精通 PyTorch（曾编写知乎《Pytorch教程》）、TensorFlow 框架；
领域积累：深入掌握推荐算法（召回/排序）、NLP（实体识别/翻译/语义）、CV（多模态/超帧/检测/分割/跟踪/OCR）；
传统算法库：熟练使用 OpenCV、Scikit-learn、NLTK、FFmpeg 等工具。 -
算法工程部署与端侧推理
高性能部署：熟练使用 Triton、TensorRT、CUDA、OpenCL 核函数编程；
后端开发：FastAPI、Flask、NextJS、Spring Boot 及 RPC 协议，掌握 Make/CMake 构建体系；
大数据存储：Milvus/Faiss 向量数据库、ES、Spark、Hive、MySQL、Redis；
中间件与容器：Docker 容器化、Kafka、Nginx，掌握 RabbitMQ、Celery 分布式任务调度；
端侧迁移：熟练使用 ONNX、LibTorch、SNPE、NCNN、MACE 等移动端推理框架。 -
编程语言
精通：Python, C/C++, Shell； 熟悉：Java, JavaScript, C# -
资质与影响力
职称荣誉：人工智能中级职称（中科院）；
技术成果：累计获得 27 项算法发明专利；知乎专栏《AI编程教程：Pytorch》作者；
个人网站：liangzengyan.cn