李明轩

13812345678 | limingxuan@example.com

AI应用开发工程师

希望打造有趣又有用的AI产品

李明轩证件照

教育背景

北京理工大学(985)

计算机科学与技术(本科)

  • 绩点3.85(8/45)/ CET-6:578
  • 美国大学生数学建模竞赛M奖
  • 全国大学生数学竞赛省二等奖
  • 北京市计算机应用技术大赛省一等奖

实习经历

字节跳动(抖音)

AI产品开发实习生

  • 作为核心成员参与抖音推荐算法优化项目,推动项目从概念验证到线上部署:
  • 问题分析与方案设计:在项目初期通过数据分析发现用户停留时长下降的痛点,提出基于“多模态内容理解”的个性化推荐策略,将用户行为预测准确率提升15%。
  • 技术实现与创新:主导开发A/B测试平台,设计支持实时反馈的动态权重调整机制,构建“内容质量评估”与“用户兴趣建模”相结合的双层过滤体系。
  • 成果与影响:项目在技术总监汇报中获得高度认可,成功完成“研发-测试-灰度-全量”上线流程,算法稳定服务日活用户1000万以上。

腾讯

产品策划实习生

  • 微信小程序AI助手:主导微信生态AI助手小程序的产品设计与原型开发,设计多轮对话管理、智能任务分解等核心模块,使用React完成前端原型开发并撰写完整PRD文档,项目已进入开发阶段。
  • 社交媒体数据分析工具:基于Python数据分析技术栈开发社交媒体趋势分析工具,集成多个API实现热点话题挖掘、用户画像分析等功能,开发的分析报告生成器累计服务500+内部用户。

个人项目

SmartDataFlow

独立开发

  • 基于大模型的智能数据处理平台,AI将调用相应工具帮助用户完成数据分析和可视化任务。
  • 多Agent协同架构:构建了数据分析Agent、可视化Agent及代码生成Agent的分布式Agent系统,各Agent间通过消息队列通信,共享执行上下文但保持独立的专业领域知识。主控Agent基于Chain-of-Thought设计,能解析用户需求、分配任务、监控执行状态并整合结果。
  • 智能上下文管理:引入层次化知识图谱机制,DataFlow.yaml作为全局配置,定义数据源和处理规则。为每个数据集配置语义化元数据,提升AI对数据结构和业务含义的理解精度。
  • 交互式执行环境:集成Jupyter内核实现代码实时执行和结果展示。为防止上下文溢出,对长输出内容采用分段存储和智能摘要技术,确保关键信息不丢失。

专业技能

技能: Python, JavaScript, 推荐系统, 前端开发, React, Redis, MySQL, Docker, TensorFlow, PyTorch, 知识图谱, 向量检索, Jupyter, Agent架构, Chain-of-Thought, LangChain, OpenAI API, 算法, 数据结构, 分布式系统, A/B测试平台

语言: CET-4, CET-6