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NLP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。在金融科技场景下有落地的风控大模型项目经历,追求算法效率与业务价值的平衡,期待在AI领域深耕。

工作经历

大模型算法实习生

蚂蚁集团

2025-07 - 2025-10
  • 参与金融风控大模型的增量预训练工作,基于开源基座模型构建包含500万条金融语料的专用数据集。
  • 设计并实现了针对长文本交易的注意力机制优化方案,将模型推理延迟从120ms降低至85ms,提升了线上服务吞吐量。
  • 协助团队完成模型在特定欺诈场景下的微调,使风险识别准确率在测试集上提升了4.5个百分点。

项目经历

基于Transformer的财经新闻情感分析系统

个人独立项目

2025-03 - 2025-06
  • 搭建了一套端到端的NLP流水线,利用BERT变体模型对实时财经新闻进行情感打分,辅助量化交易策略。
  • 针对金融术语稀疏问题,引入外部知识库增强词向量表示,解决了约15%的专业词汇识别偏差。
  • 系统部署后能够处理日均10万+条新闻数据,情感分类F1值达到0.89,并在GitHub上获得200+ Star。

轻量级法律问答大模型微调

校企合作课题

2024-11 - 2025-02
  • 负责LoRA高效微调策略的复现与改进,在单卡A100环境下完成了7B参数模型的指令微调任务。
  • 构建了包含2万组法律问答对的SFT数据集,通过清洗和去重,将训练收敛速度提升了30%。
  • 最终模型在法律条文检索任务中的Top-3召回率达到92%,相关成果被收录于校级学术论坛。

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

Transformer · LLaMA · LoRA微调 · Prompt Engineering · RAG

工具与平台

Linux · Docker · Git · CUDA

技术类进阶2026/6/10

大模型算法工程师简历范文(人工智能/金融科技校招)

大模型算法工程师 人工智能/金融科技 应届生

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核心亮点

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适用人群

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