小柚

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个人总结

计算机硕士应届生,专注于大语言模型应用与对齐技术。深入理解 Transformer 架构,具备扎实的 PyTorch 实战经验。在 SFT、DPO 及 RLHF 全流程有完整项目落地经历,熟悉从数据清洗到模型部署的闭环。追求算法在真实业务场景中的效能提升,期待加入顶尖团队共创 AI 未来。

工作经历

大模型算法实习生

字节跳动

2024-06 - 2024-12
  • 参与部门自研大模型的指令微调(SFT)工作,负责构建包含 50 万条高质量多轮对话数据集,通过设计自动化清洗脚本将数据噪声率降低至 3% 以下。
  • 基于 PyTorch 复现并优化 DPO(直接偏好优化)算法,在内部评测集上使模型回复的有用性评分提升 12%,同时减少了约 15% 的显存占用。
  • 协助搭建 RLHF 奖励模型训练流水线,利用人类标注数据对模型输出进行排序训练,显著改善了模型在复杂逻辑推理任务上的表现。

项目经历

基于 LLM 的垂直领域智能客服系统

北邮人工智能实验室

2024-03 - 2025-01
  • 针对电商售后场景,基于开源 Llama 3 模型进行全量微调,设计特定的 Prompt 工程策略,使模型在意图识别准确率上达到 94%。
  • 引入 PPO 算法进行强化学习训练,结合人工反馈数据优化回答语气与合规性,将用户投诉率降低了 8%。
  • 使用 vLLM 框架进行推理加速部署,在单卡 A100 环境下将首字延迟压缩至 120ms 以内,支持并发请求数提升 3 倍。

轻量级代码生成助手研发

个人独立项目

2023-10 - 2024-02
  • 选取 CodeLlama 作为基座模型,收集 GitHub 高星项目代码构建专用微调语料,重点优化 Python 与 C++ 的代码补全能力。
  • 实施 LoRA 低秩适应微调策略,在参数量仅增加 0.5% 的情况下,使代码生成通过率(Pass@1)在 HumanEval 基准测试中提升了 18%。
  • 开发 VS Code 插件端侧应用,实现本地化模型推理,保护用户代码隐私的同时保持毫秒级响应速度。

教育背景

北京邮电大学

硕士 · 计算机科学与技术

2023-09 - 2026-06

杭州电子科技大学

学士 · 软件工程

2019-09 - 2023-06

技能专长

核心算法

Transformer · LLM · SFT · DPO · RLHF · PPO

编程语言

Python · C++ · Shell

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · Hugging Face · DeepSpeed

工具与平台

Git · Linux · Docker · vLLM · CUDA

校招简历进阶2026/4/3

AI 应用算法工程师简历范文(互联网/IT 校招)

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适用人群

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