刘钰 Liu
ROCHESTER,NY
Overview
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year of professional experience
Work History
AI产品策划实习生
腾讯（元宝）
北京, 中国
05.2025 - 07.2025
- 场景拆解：独立跟进“元宝帮你看”「个人计划」Skill两项功能，从用户实际使用场景出发，明确用户需求、功能目标及核心效果标准，将模糊的产品需求转化为可执行的项目目标，其中个人计划已上线
- 标准对齐：负责定义 AI 功能的效果标准与评估机制，将用户对内容质量、表达方式及信息结构的需求转化为统一判断标准，并据此组织数据评测与人工校准，人机一致率提升至 90%
- 跨方协同：作为产品、算法与外包标注团队之间的接口人，根据各方需求协调数据规模、交付标准及项目排期，推动评测、数据标注与模型优化按目标完成
- 结果闭环：独立完成主模型 AB 实验分析，按 1/3/7 日留存和任务类型等维度判断优化或劣化，数据抽样并归纳语气与结构问题，提出优化建议调整数据配比与安全边界等；其中两个模型已推全
产品经理实习生
云尖互有限公司
上海, 中国
05.2025 - 07.2025
- 痛点识别：针对传统中心化检索效率低的问题，分析学生与项目双方的实际需求，解决学生难以快速找到合适项目、项目方难以筛选合适学生的双向匹配问题
- 方案落地：构建双边智能匹配系统：采用“Embedding 粗召 + LLM 精排”两阶段架构，基于 BGE 模型将简历与项目向量化后召回 Top-30 候选；再通过 DeepSeek-R1 进行语义精排与打分，同时实现学生端与项目端的双向推荐
- 方案推进：构建 200 条简历与 50 对学生-项目匹配的标准化测试集，通过自动化评估脚本实现每次迭代的回归测试
- 价值交付：将匹配耗时从分钟级降至平均 1.8 秒，技能提取准确率达到 91%，Token 成本较纯 LLM 方案降低 35%，双边推荐覆盖率达到 100%，提升整体撮合效率
研究助理
Bear 实验室（Yukang Yan 教授）
纽约州, 美国
08.2025 - Current
- 场景拆解：针对整理房间、搭积木等任务中无关物体容易分散用户注意力的问题，分析 ADHD 等注意力调节场景下的交互需求，明确通过选择性减弱高干扰物、保留空间参照与必要线索来改善用户体验，相关工作预计发表 CHI 2027
- 方案交付：负责 Unity、Quest 实验环境与 3D Gaussian Splatting 渲染流程落地，将真实房间转化为可重复采集的实验场景；优化后 Quest Link 达到 90+ FPS，单机达到 60+ FPS
- 实验推进：负责组织用户实验与任务采集，协调实验环境、交互流程和数据记录，保障 24 名参与者、约 3 小时/人的实验按计划完成，为后续方案比较提供一致的数据基础
- 结果验证：通过 24 人对照实验验证选择性减弱方案效果：其在降低脑力负荷方面与“全部清除”接近，整理任务完成时间由 57.6 秒降至 37.6 秒，搭积木任务由 54.8 秒降至 40.5 秒，据此推动 FocusAdapt 选择性减弱方案落地
项目负责人
面向听障人群的情感感知字幕生成系统
纽约州，美国
10.2025 - 04.2026
- 需求洞察：针对传统字幕无法传递说话者情绪、导致听障用户缺失部分沟通信息的问题，分析实际使用场景，定义 5 类情感标签体系，模型在验证集上达到 66% 准确率、0.57 Macro-F1
- 方案设计：主导情感识别模型调优，针对不同用户对情绪判断存在差异的问题引入标签平滑机制，并将模型结果转化为用户可理解的情感信息
- 风险决策：针对情绪识别存在误判、可能反向误导用户的问题，设置置信度动态映射机制，仅在模型置信度 >80% 时触发情绪可视化，低置信度场景自动降级为标准字幕
Education
Bachelor of Science - 计算机科学，商业市场营销 双学士
罗彻斯特大学
Rochester, NY06-2027
Skills
- 技术理解 方案化能力：具备计算机与商业营销复合背景，能够快速理解 AI、软件及技术产品的核心逻辑，并从用户场景与实际需求出发，将技术能力转化为可落地的解决方案，具备从需求分析、方案设计到结果验证的完整思路。
- 客户洞察 需求转化：具备从用户实际场景中识别痛点、拆解需求并转化为可执行标准的能力。曾围绕 AI 助手、智能匹配、VR/AR 交互等项目，深入分析用户需求，推动产品方案与实际使用场景对齐。
- 项目推进 跨方协同：具备复杂项目的全周期推进能力，曾作为产品、算法、外包团队之间的接口人，负责标准对齐、资源协调、数据交付与结果验证；能够协调不同角色围绕共同目标推进项目，保障项目按节点落地。
- 结果导向 数据验证：注重以数据结果衡量方案效果，具备通过实验、用户反馈及业务指标持续验证和优化方案的能力。曾推动 AI 产品上线、双边智能匹配及用户实验等项目，并以准确率、匹配效率、成本及任务完成时间等指标验证实际效果。
其他信息
- 语言水平：英语可作为工作语言。（托福 112）
- 专业技能：熟练使用 Python、Java、C、Kotlin、TypeScript、Javascript、SQL、CSS 等语言工具，了解 React、NestJS、Unity、PyTorch、TensorFlow、Docker 等框架。
- 兴趣爱好：柳琴（十级，三项全国金奖），电吉他（乐队吉他手，每月固定现场演出），视觉艺术等
Timeline
项目负责人
面向听障人群的情感感知字幕生成系统
10.2025 - 04.2026
研究助理
Bear 实验室（Yukang Yan 教授）
08.2025 - Current
AI产品策划实习生
腾讯（元宝）
05.2025 - 07.2025
产品经理实习生
云尖互有限公司
05.2025 - 07.2025
Bachelor of Science - 计算机科学，商业市场营销 双学士
罗彻斯特大学