小柚

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个人总结

计算机专业应届生,专注大模型算法与深度学习方向。熟悉Transformer架构及PyTorch框架,具备从数据清洗到模型微调的全流程实战经验。在实习期间参与过亿级参数模型的优化工作,对LLM应用落地有深刻理解。期待在互联网大厂投身前沿算法研究,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
  • 参与公司内部千亿参数大模型的预训练数据清洗工作,设计去重与质量过滤脚本,将有效训练数据占比提升15%。
  • 基于PyTorch复现Llama3架构,协助团队完成模型在特定垂直领域的指令微调(SFT),使模型在内部评测集上的准确率提升8个百分点。
  • 优化推理阶段的显存占用,通过量化技术将模型部署成本降低约20%,支持了线上高并发场景的稳定运行。

项目经历

基于RAG的智能法律问答系统

个人独立项目

2025-03 - 2025-06
  • 针对通用大模型在法律领域幻觉严重的问题,构建包含5万条真实判例的向量数据库,利用RAG技术增强模型回答的可信度。
  • 使用LangChain框架搭建检索链路,结合BGE嵌入模型优化语义匹配效果,将相关法律条款的召回率从65%提升至88%。
  • 部署轻量级模型Qwen-7B作为基座,在单卡环境下实现毫秒级响应,并在GitHub开源获得300+ Star。

多模态情感分析研究

校实验室课题

2024-09 - 2025-01
  • 负责处理图文混合数据,设计跨模态注意力机制融合文本与图像特征,解决单一模态信息缺失导致的情感误判问题。
  • 在Twitter多模态数据集上进行实验,相比传统单模态基准模型,F1分数提升4.5%,相关成果发表于校级学术论坛。
  • 编写自动化数据标注工具,将团队的数据预处理效率提升3倍,大幅缩短了实验迭代周期。

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

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · Hugging Face Transformers

大模型技术

LLM Fine-tuning · RAG · Prompt Engineering · LoRA · PPO

工具与平台

Linux · Git · Docker · CUDA

技术类进阶2026/4/28

大模型算法工程师简历范文(互联网/人工智能校招)

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