小柚

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个人总结

计算机科学与技术专业应届生,专注大模型训练与多模态数据处理。熟悉PyTorch框架,具备从数据清洗到模型部署的全流程实战经验。在自动驾驶感知与智能座舱交互方向有深入项目积累,追求算法落地与实际业务场景的深度融合。

工作经历

AI算法实习生

小鹏汽车

2025-07 - 2025-10
  • 参与智能座舱多模态交互项目,负责语音与视觉数据的对齐处理,构建包含50万条样本的训练数据集,数据清洗效率提升30%。
  • 基于Transformer架构优化车内乘客情绪识别模型,通过引入注意力机制改进特征提取,使模型在复杂光照下的准确率从82%提升至89%。
  • 协助完成模型在车机芯片上的量化部署,将推理延迟从120ms降低至85ms,满足实时交互需求。

项目经历

基于大模型的自动驾驶场景生成系统

校内实验室

2025-03 - 2025-06
  • 利用Stable Diffusion和ControlNet技术,构建端到端的驾驶场景图像生成流水线,累计生成高质量长尾场景数据2万余张。
  • 设计自动化数据筛选脚本,结合CLIP模型对生成图像进行语义一致性校验,剔除无效样本约15%,显著降低人工标注成本。
  • 该数据集用于增强感知模型训练,使车辆在罕见路况(如夜间施工、极端天气)下的检测召回率提升了12%。

多模态交通标志识别与理解

个人独立项目

2024-09 - 2025-01
  • 融合摄像头图像与激光雷达点云数据,开发多模态交通标志识别算法,解决单一传感器在遮挡情况下的失效问题。
  • 使用PyTorch搭建双分支网络结构,通过特征融合模块整合视觉与几何信息,在自建测试集上达到94.5%的识别精度。
  • 撰写技术博客分享项目细节,开源代码在GitHub获得150+ Star,并被多个高校课程列为参考案例。

教育背景

广东工业大学

本科 · 计算机科学与技术

2022-09 - 2026-06

技能专长

编程语言

Python · C++ · SQL

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · Hugging Face Transformers

大模型与多模态

LLM Fine-tuning · Stable Diffusion · CLIP · Multi-modal Fusion

工具与平台

Linux · Docker · Git · CUDA

技术类进阶2026/3/31

AI算法工程师简历范文(汽车/互联网/人工智能校招)

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