周岚
AI应用工程师 · 北京
lan.zhou@example.com
拥有两年大模型应用与评测经验，专注多模态问答、RAG和中文评测集建设。能够将研究原型拆解为可上线、可监测的产品功能，并与产品、研究和工程团队协作推动迭代。
工作经历
微软亚洲研究院
北京
AI应用工程师
2024年7月 - 至今
- 负责企业知识助手的多模态问答评测体系，定义答案准确性、引用可追溯性、拒答质量等六项核心指标。
- 搭建覆盖文档、表格与图像的1,800条中文基准样本，开发自动回归脚本，将版本评测周期从两天缩短至4小时。
- 将幻觉、检索遗漏和引用错配等失败样本归纳为五类改进项，协同产品与工程团队使相关不良案例占比下降32%。
字节跳动 AI Lab
北京
算法工程实习生
2023年7月 - 2023年12月
- 清洗并12万组图文检索训练数据，建立重复、缺失、标注冲突和内容风险的分级规则。
- 开发质量检查脚本与异常样本看板，使人工抽检时间减少28%，并将每周返工样本数降低21%。
- 参与四组特征与损失函数的消融实验，整理评测报告，支持中文检索Recall@10提升4.6个百分点。
清华大学智能技术实验室
北京
研究助理
2022年9月 - 2023年6月
- 参与中文领域问答项目，实现文档切分、混合检索与答案引用流程，完成RAG原型验证。
- 整理数据版本、实验参数与复现文档，将团队的实验复现准备时间从一天缩短至两小时。
学历
清华大学
北京
计算机科学与技术 学士
2020年9月 - 2024年6月
计算机科学与技术学士 · GPA 3.8/4.0 · 机器学习与自然语言处理方向 · 校级优秀毕业设计
技能
AI工程
大语言模型应用, RAG, 多模态问答, 提示词与评测集设计
数据与模型
Python, PyTorch, Transformers, SQL, Pandas
工程协作
FastAPI, Docker, Git, MLflow, Azure
refresh.cv简历
适合 ATS 解析的单栏布局，采用紧凑留白、常规标题和简洁的黑白分隔线。
