小柚

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个人总结

计算机专业应届生,主攻深度学习与计算机视觉方向。熟悉PyTorch/TensorFlow框架,具备扎实的算法落地能力。在电商推荐与通信信号处理领域有实习实战经验,累计优化模型推理速度30%以上。追求技术深度与业务价值的平衡,渴望在一线大厂核心算法团队成长。

工作经历

AI算法实习生

字节跳动

2025-07 - 2025-10
  • 参与电商推荐系统召回模块优化,基于双塔模型引入多行为序列特征,通过Hard Negative Mining策略提升样本质量,使得离线AUC指标提升1.2%,线上点击率(CTR)提升0.8%。
  • 负责模型服务化部署,使用TensorRT对PyTorch模型进行量化加速,将单次推理延迟从45ms降低至28ms,支撑了大促期间每秒万级的请求并发。

项目经历

基于深度学习的通信信号调制识别

智能通信实验室

2024-09 - 2025-01
  • 针对复杂电磁环境下的信号识别难题,设计了一种结合注意力机制的CLDNN网络结构,有效提取信号的时频域特征。
  • 在RadioML公开数据集上进行验证,在低信噪比(-4dB)场景下识别准确率达到85%,相比传统随机森林算法提升约15个百分点。

轻量级人脸检测算法移动端部署

个人独立项目

2025-02 - 2025-05
  • 复现并改进RetinaFace算法,通过剪枝和知识蒸馏技术将模型参数量压缩至原模型的1/4,精度损失控制在1%以内。
  • 使用NCNN框架将模型移植到Android端,在骁龙865芯片上实现实时检测(30FPS),并封装为SDK供内部测试使用。

教育背景

杭州电子科技大学

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 · Shell

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · Keras · ONNX

算法领域

计算机视觉 · 推荐系统 · 自然语言处理 · 信号处理

工具与平台

Linux · Git · Docker · CUDA · TensorRT

技术类入门2026/4/4

AI算法工程师简历范文(人工智能/通信/电商校招)

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适用人群

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