高末淑个人履历
教育背景
2020年9月-2024年6月
- 清华大学计算机科学与技术专业（本科）
- 核心课程：数据结构与算法、人工智能基础、数据库原理（GPA 3.8/4.0）
工作经历
| 公司名称 | 职位 | 时间 |
|---|---|---|
| 字节跳动 | 高级算法工程师 | 2022.07-至今 |
| 华为诺亚方舟实验室 | 算法研究员 | 2020.07-2022.06 |
核心技能
- 技术栈：Python/Java/Go，TensorFlow/PyTorch，分布式系统
- 专业认证：TensorFlow开发者认证（2023）、AWS机器学习专项认证（2022）
- 语言能力：英语（CET-6 625分），日语（N1）
学术成果
- 论文《基于联邦学习的医疗影像诊断模型研究》发表于《IEEE Access》（IF 3.8，第一作者）
- 获2023年中国人工智能大会"青年学者创新奖"
项目经验
智能推荐系统优化（2021-2023）- 主导用户行为分析模块重构，准确率提升23%
- 设计实时特征计算框架，响应时间缩短至50ms
- 融合图像与文本特征，在MSR-VTT数据集上F1值达0.87
- 获国家发明专利（ZL202110123456.7）