UP简历 小U

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个人总结

资深AI工程师,在智慧医疗领域拥有<strong>5年</strong>以上系统开发与部署经验。精通深度学习、机器学习算法,擅长将前沿AI技术应用于医疗场景,实现<strong>智能诊断</strong>、<strong>辅助决策</strong>和<strong>运营优化</strong>。具备从需求分析到系统上线的全流程项目管理能力,致力于通过AI赋能医疗,提升<strong>医疗效率15%</strong>并改善患者体验,驱动智慧医院创新发展。

工作经历

高级AI工程师

平安科技

2021-07 - 2024-06
  • 负责智慧医院AI系统的架构设计、核心算法研发与优化,主导智能影像诊断系统的开发,使诊断效率提升20%,误诊率降低5%
  • 牵头完成AI辅助决策系统在多家三甲医院的部署与集成,支持医生进行精准治疗方案制定,提升诊疗准确率10%
  • 带领团队攻克医疗数据隐私保护合规性难题,设计并实现了基于联邦学习的安全数据共享方案
  • 优化现有AI模型性能,通过模型压缩与推理优化,将系统响应时间缩短15%,提升用户体验。
  • 撰写技术文档与部署手册3份,指导医院IT团队进行系统维护与升级。

AI研发工程师

腾讯医疗健康

2018-07 - 2021-06
  • 参与医疗影像AI识别项目,负责肺结节、眼底病变等疾病的深度学习模型训练与评估,模型准确率达到92%
  • 独立开发智能问诊机器人的核心对话管理模块,支持多轮对话与意图识别,日均服务患者超过10000人次
  • 协助团队完成AI糖尿病风险预测模型的构建与验证,模型在真实世界数据集上表现出88%的预测精度。
  • 负责AI系统部署前的环境配置、数据预处理与模型集成工作。
  • 积极参与技术分享与交流,贡献代码模块5个,提升团队开发效率。

项目经历

基于多模态数据的智能疾病诊断系统

个人项目

2023-01 - 2023-12
  • 项目背景:针对现有单一医疗数据诊断局限性,开发融合医学影像、病理报告、基因组学等多模态数据的智能诊断系统。
  • 个人角色:项目负责人,负责系统整体架构设计、核心算法选型与实现。
  • 关键技术:采用Transformer架构融合不同模态数据,结合注意力机制提升特征提取能力。
  • 项目成果:在公开数据集上实现了95%的疾病分类准确率,并能提供可解释的诊断依据。
  • 价值体现:该系统为智慧医院AI系统部署提供了新的技术路径,有望提高复杂疾病的诊断精度。

医疗影像增强与降噪算法研究

清华大学(硕士期间)

2016-09 - 2017-12
  • 项目背景:医疗影像质量对诊断结果有直接影响,研究高效的图像增强与降噪算法。
  • 个人角色:核心算法设计与实现者。
  • 关键技术:基于生成对抗网络(GAN)设计新型图像去噪模型,并结合小波变换进行特征增强。
  • 项目成果:与传统方法相比,图像信噪比(SNR)提升10%,医生对增强后影像的满意度提高15%
  • 价值体现:研究成果发表于国际会议,为后续智能影像诊断系统的预处理环节提供了技术支持。

教育背景

清华大学

硕士 · 计算机科学与技术

2015-09 - 2018-06

上海交通大学

学士 · 软件工程

2011-09 - 2015-06

技能专长

编程语言

Python · Java · C++

深度学习框架

TensorFlow · PyTorch · Keras

AI算法

机器学习 · 深度学习 · 计算机视觉 · 自然语言处理 · 强化学习

医疗AI应用

智能诊断 · 影像分析 · 辅助决策 · 系统部署

云平台与部署

AWS · Kubernetes · Docker · 模型部署优化

项目管理

敏捷开发 · 需求分析 · 团队协作 · 文档撰写

热门进阶2025/12/4

智慧医院AI工程师简历范文

智慧医院AI工程师 医疗行业 1-3年经验

本简历范文专为智慧医院AI工程师设计,突出AI系统部署、优化与维护能力,适用于有1-3年相关经验的专业人士。范文强调AI在医疗领域的应用,助力求职者在智慧医疗领域脱颖而出。

核心亮点

专注于智慧医院AI系统部署与实施经验
强调AI在医疗场景中的应用与优化能力
突出项目经验和解决实际问题的能力
适合有1-3年经验的AI工程师参考

适用人群

本范文特别适合智慧医院AI工程师岗位的求职者参考学习, 通过具体的工作经历和项目经验展示,帮助您了解如何突出医疗行业 行业的核心竞争力。

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