小柚

13800138000|xiaoyou.ai@example.com|上海市

个人总结

计算机科学与技术专业应届生,专注大模型训练与推理及计算机视觉方向。具备扎实的Python编程基础,熟悉PyTorch框架,拥有在知名互联网大厂的核心算法实习经历。热衷于将前沿AI技术落地于实际场景,具备良好的数据敏感度与工程化思维,期望在人工智能领域深耕。

工作经历

多模态算法实习生

字节跳动

2025-07 - 2025-12
  • 参与公司自研大模型的预训练与微调工作,负责清洗和处理超过500GB的多模态图文数据,通过优化数据增强策略,使模型在下游任务中的收敛速度提升约15%。
  • 基于PyTorch复现并改进了一种高效的视觉 - 语言对齐算法,在内部评测集上将图像描述生成的BLEU-4分数提升了3.2个点,相关代码已被合并至主分支。
  • 协助团队搭建模型推理服务,利用TensorRT进行算子融合与量化加速,将单次推理延迟从120ms降低至85ms,支撑了日均百万级的调用量。

计算机视觉算法实习生

商汤科技

2024-06 - 2024-09
  • 负责智慧城市项目中的人流密度估算模块优化,引入密度图回归思路替代传统的计数框方案,在拥挤场景下的计数误差率由18%降低至9%。
  • 编写自动化脚本监控模型线上表现,通过分析Bad Case发现长尾分布问题,针对性补充了2000+张难例样本进行重训练,显著提升了模型的鲁棒性。
  • 参与部门技术分享会,主讲《轻量化神经网络在移动端的应用》,获得了 interns 组“最佳技术分享奖”。

项目经历

基于Transformer的工业缺陷检测系统

个人独立项目

2025-03 - 2025-06
  • 针对传统CV方法在复杂背景下漏检率高的问题,设计并实现了一种结合Swin Transformer与注意力机制的缺陷检测模型,在公开数据集NEU-DET上mAP达到89.5%,优于基准模型4.8%。
  • 使用Python和OpenCV构建了一套完整的数据预处理流水线,自动完成图像去噪、增强及标注格式转换,将数据准备时间缩短了60%。
  • 将训练好的模型部署至边缘设备,通过剪枝和蒸馏技术将模型体积压缩至15MB以内,在保持精度损失小于1%的前提下实现了实时检测。

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

核心技能

大模型训练与微调 · 计算机视觉 (CV) · 数据处理与增强 · 模型部署与加速

工具与平台

Linux · Git · Docker · CUDA

技术类进阶2026/5/29

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适用人群

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