小柚

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个人总结

计算机硕士应届生,专注于大语言模型算法研究与落地。深入掌握Transformer架构及PyTorch框架,在SFT微调与RLHF对齐领域有扎实的项目实践。具备从数据清洗、模型训练到推理优化的全链路经验,渴望在人工智能核心领域贡献技术价值。

工作经历

大模型算法实习生

字节跳动

2025-06 - 2025-12
  • 参与公司通用大模型的SFT(监督微调)阶段,基于PyTorch构建高效数据加载流水线,清洗并构造了约500万条高质量指令微调数据。
  • 针对垂直领域知识缺失问题,设计并实施了LoRA微调方案,在保持基座模型通用能力的前提下,使特定任务准确率提升了12%。
  • 协助优化RLHF奖励模型训练流程,通过引入动态采样策略,将模型收敛速度提升了约15%,有效降低了GPU算力成本。

NLP算法研发助理

云帆网络

2023-07 - 2023-08
  • 参与公司智能客服系统的语义理解模块升级,负责BERT模型的蒸馏工作,将模型体积压缩至原来的1/4,推理延迟降低40ms。
  • 编写自动化测试脚本覆盖核心算法接口,将回归测试时间从2小时缩短至15分钟,保障了版本迭代的稳定性。

项目经历

基于RLHF的医疗问答助手优化

校内实验室

2024-09 - 2025-05
  • 独立负责从开源基座模型到垂直应用的全流程开发,利用Transformer架构搭建初始对话系统,并使用Python进行数据预处理。
  • 构建包含医生反馈的偏好数据集,实施PPO算法进行强化学习人类反馈(RLHF)训练,显著减少了模型幻觉现象,回答专业度评分从3.5提升至4.6(满分5分)。
  • 设计自动化评估脚本,对比优化前后模型在医疗实体识别上的表现,F1值提升8个百分点,项目最终获校级科研创新一等奖。

低资源场景下的指令微调框架研究

个人研究项目

2024-03 - 2024-08
  • 针对小样本场景下大模型过拟合问题,提出了一种混合数据增强策略,结合回译与语义替换,将训练数据有效扩充3倍。
  • 基于PyTorch复现并改进了Prefix-Tuning算法,在仅使用1000条样本的情况下,使模型在分类任务上的Few-shot性能提升了18%。
  • 将研究成果整理为技术报告,代码开源后获得GitHub 200+ Stars,并被相关技术社区收录为推荐案例。

教育背景

北京邮电大学

硕士 · 计算机科学与技术

2023-09 - 2026-06

武汉理工大学

本科 · 软件工程

2019-09 - 2023-06

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

Transformer · SFT · RLHF · LoRA · PPO · Prompt Engineering

工具与平台

Linux · Git · Docker · CUDA · WandB

技术/研发进阶2026/5/20

大模型算法工程师简历范文(互联网/人工智能校招)

大模型算法工程师 互联网/人工智能 硕士应届生

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核心亮点

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展示硕士期间在大模型预训练与微调领域的学术成果与项目落地

适用人群

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