参与某智能客服AI项目开发,负责意图识别模块优化。基于用户历史对话数据,使用BERT预训练模型构建分类模型,通过数据增强技术(同义词替换、语序调整)扩充训练集至10万条,将意图识别准确率从82%提升至91%。
主导企业级推荐系统迭代,采用协同过滤结合LightGBM模型,分析用户行为序列数据,优化特征工程(新增时间衰减因子、品类偏好权重),使推荐点击率提升23%,用户停留时长增加18
全程跟进项目需求分析、模型训练、效果评估及部署上线,输出技术文档3份,解决线上推理延迟问题,将响应时间控制在200ms内。