小柚

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个人总结

计算机科学与技术专业应届生,专注于大模型算法研究与工程落地。熟悉Transformer架构及PyTorch框架,具备LLM预训练、微调及RAG检索增强生成的实战经验。在多模态建模领域有深入探索,曾在头部大厂实习并参与亿级参数模型优化,致力于通过算法创新解决复杂业务场景问题。

工作经历

大模型算法实习生

字节跳动

2025-07 - 2025-12
  • 参与豆包大模型垂直领域的SFT微调工作,基于LoRA技术优化指令遵循能力,在内部评测集上准确率提升12%。
  • 负责构建RAG检索增强生成链路,引入混合检索策略(关键词+向量),将长尾知识问答的响应幻觉率降低18%。
  • 协助搭建多模态数据处理流水线,清洗并对齐图文对数据约500万条,支撑了后续多模态基座模型的训练迭代。

项目经历

基于Transformer的医疗对话大模型研发

杭州电子科技大学人工智能实验室

2024-09 - 2025-06
  • 独立设计并实现针对医疗场景的轻量级大模型,采用Qwen-7B作为基座,通过PPO强化学习对齐医生诊疗逻辑。
  • 构建包含10万+真实脱敏医患对话的数据集,设计动态 masking 策略提升模型对关键症状实体的捕捉能力,F1值达到0.85。
  • 部署模型至本地服务器,通过量化压缩将推理显存占用从14GB降至6GB,推理速度提升2.3倍,成功接入校医院咨询系统。

多模态情感分析系统

个人开源项目

2024-03 - 2024-08
  • 开发融合文本与面部表情的多模态情感识别系统,利用CLIP模型提取视觉特征,结合BERT进行语义融合。
  • 在FER-2013和CMU-MOSEI数据集上进行验证,相比单模态基线模型,整体情感分类准确率提升9.5%。
  • 编写完整的技术文档与API接口,项目开源至GitHub,累计获得300+ Star,被多个高校课程设计引用。

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 Pre-training · SFT/RLHF · LoRA/P-Tuning · RAG · LangChain

多模态与工具

CLIP · Stable Diffusion · Git · Linux · Docker

技术类进阶2026/6/6

大模型算法工程师简历范文(人工智能/互联网校招)

大模型算法工程师 人工智能/互联网 应届生

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