小柚

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个人总结

计算机专业应届生,专注大模型应用与微调方向。熟悉Transformer架构及PyTorch框架,具备从数据清洗到模型部署的全流程实战经验。在实习期间参与过亿级参数模型的指令微调,对RAG检索增强生成有深入理解。渴望在人工智能领域深耕,用技术解决实际问题。

工作经历

大模型算法实习生

字节跳动

2025-07 - 2025-12
  • 基于Llama 3基座模型,使用LoRA技术进行垂直领域指令微调,通过构建5万条高质量问答对,使模型在特定客服场景下的回答准确率提升了18%。
  • 优化推理阶段的显存占用,通过量化感知训练(QAT)将模型体积压缩40%,在保持精度损失小于1%的前提下,单卡并发吞吐量提升2.3倍。
  • 参与搭建自动化评测流水线,引入人工反馈强化学习(RLHF)机制,协助团队将模型幻觉率降低了12个百分点。

项目经历

基于RAG的企业知识库问答系统

个人独立项目

2025-03 - 2025-06
  • 设计并实现检索增强生成(RAG)架构,利用LangChain框架整合Milvus向量数据库,解决了通用大模型在企业私有数据上的知识滞后问题。
  • 针对长文档切片难题,提出滑动窗口与语义分割相结合的预处理策略,将关键信息召回率从75%提升至89%。
  • 部署轻量化模型Qwen-7B,通过vLLM推理引擎优化,在消费级显卡上实现了平均响应时间低于800ms的实时问答体验。

多模态情感分析模型研究

校科研实验室

2024-09 - 2025-01
  • 负责构建图文匹配数据集,清洗并标注了1.2万条社交媒体数据,利用CLIP模型提取视觉特征并与文本嵌入融合。
  • 改进注意力机制模块,引入跨模态交互层,在测试集上将情感分类的F1分数提高了5.4%,相关成果发表为会议论文二作。
  • 编写Python脚本自动化处理数据增强流程,将原本需要3天的人工标注周期缩短至4小时。

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 · Hugging Face Transformers · DeepSpeed

大模型技术

Transformer · LoRA微调 · RAG检索增强 · Prompt Engineering · LangChain

工具与平台

Linux · Git · Docker · Milvus · vLLM

技术类进阶2026/4/21

AI 算法工程师简历范文(人工智能/互联网校招)

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