小柚

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个人总结

计算机科学与技术专业应届硕士,主攻深度学习与推荐算法方向。具备扎实的数学基础与代码能力,熟悉主流深度学习框架。在实习期间独立负责过推荐策略优化项目,通过多目标排序模型将核心指标提升12%。热衷于通过算法解决实际业务问题,期待在技术驱动的团队中快速成长。

工作经历

推荐算法实习生

网易集团

2025-07 - 2025-12
  • 参与新闻推荐流的重排序阶段优化,针对用户长短期兴趣融合问题,设计并上线了基于Transformer的序列建模方案,使点击率(CTR)相对提升4.5%。
  • 负责离线特征工程的迭代,构建了一套自动化特征挖掘流水线,将新特征从开发到上线的周期从3天缩短至0.5天,累计产出有效特征20余个。
  • 协助导师进行多目标损失函数的调优实验,通过动态权重调整策略,在保证点击率的同时,将用户阅读时长提升了8%。

项目经历

基于图神经网络的电商商品推荐系统

个人研究项目

2024-09 - 2025-03
  • 针对传统协同过滤在稀疏数据下表现不佳的问题,构建了一个基于图卷积网络(GCN)的推荐模型,利用用户 - 商品交互图的拓扑结构捕捉高阶连通性。
  • 在公开数据集上进行了对比实验,相比基准模型LightGCN,Recall@20指标提升了6.2%,并在冷启动场景下表现出更强的鲁棒性。
  • 使用PyTorch Geometric完成模型搭建,并封装了完整的训练与推理接口,代码已开源至GitHub并获得50+星标。

短视频内容理解与标签自动生成

校企合作课题

2024-03 - 2024-08
  • 主导视频多模态特征提取模块的开发,结合CLIP模型与音频频谱分析,实现了对视频内容的语义理解,标签预测准确率达到88%。
  • 设计了轻量级的知识蒸馏方案,将大模型的推理速度提升了3倍,成功部署在边缘计算设备上,满足实时性要求。

教育背景

杭州电子科技大学

硕士 · 计算机科学与技术

2023-09 - 2026-06

杭州电子科技大学

本科 · 软件工程

2019-09 - 2023-06

技能专长

编程语言

Python · C++ · SQL · Shell

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · Scikit-learn · Hugging Face

算法领域

推荐系统 · 自然语言处理 · 图神经网络 · 多任务学习

工具与平台

Linux · Docker · Git · Spark · Hive

热门进阶2026/3/30

算法工程师简历范文(校招)

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