小柚

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个人总结

计算机专业应届生,专注于深度学习与大模型应用落地。熟悉PyTorch/TensorFlow框架,具备扎实的Python编程基础与数据分析能力。在自动驾驶感知及NLP领域有实习项目经验,善于将算法理论转化为实际业务价值,期待在汽车或互联网行业从事AI算法研发工作。

工作经历

AI算法实习生

蔚来汽车

2025-07 - 2025-10
  • 参与自动驾驶感知模块优化,基于PyTorch重构了多传感器融合模型,将雨天场景下的障碍物识别准确率提升了12%。
  • 负责清洗和标注约5万帧激光雷达点云数据,设计自动化脚本将数据预处理时间从3小时缩短至40分钟。
  • 协助团队完成模型在Orin芯片上的量化部署,通过剪枝技术使模型推理延迟降低15ms,满足实时性要求。

数据分析助理

携程集团

2024-07 - 2024-09
  • 使用Python(Pandas/NumPy)分析千万级用户行为日志,挖掘出3个关键转化流失节点,为产品迭代提供数据支撑。
  • 构建用户画像标签体系,通过聚类算法将用户细分为5类群体,助力营销团队将活动点击率提升了8%。
  • 编写自动化报表工具,替代人工每日统计工作,每周节省团队约10人时的重复劳动时间。

项目经历

基于大模型的智能客服问答系统

个人独立项目

2025-03 - 2025-06
  • 利用TensorFlow搭建BERT基座模型,并在垂直领域数据集上进行微调,实现了针对汽车售后问题的精准意图识别。
  • 引入RAG(检索增强生成)技术解决大模型幻觉问题,使回答的专业度评分从3.5分提升至4.6分(满分5分)。
  • 开发后端API接口支持高并发请求,在QPS达到200时系统平均响应时间保持在150ms以内。

城市交通流量预测系统

校科研课题

2024-10 - 2025-01
  • 基于图神经网络(GNN)建模路网拓扑结构,结合历史GPS数据预测未来1小时各路段拥堵指数,MAE误差控制在0.08以内。
  • 负责数据可视化大屏开发,利用Echarts展示实时路况热力图,项目成果被合肥市交通局采纳用于试点路段调度。

教育背景

合肥工业大学

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 · Keras

大模型与NLP

Transformer · BERT · LLM微调 · RAG

数据处理

Pandas · NumPy · Spark · MySQL

工具与其他

Git · Linux · Docker · Latex

技术类进阶2026/5/11

AI算法工程师简历范文(汽车/互联网校招)

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核心亮点

精准匹配汽车/互联网校招AI算法工程师岗位需求
突出Python、PyTorch、TensorFlow与大模型项目实战经验
针对应届生优化数据结构与算法面试考点

适用人群

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