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。具备扎实的C++/Python编程基础,拥有在大厂核心算法组的实习经历。熟悉从模型训练到GPU部署的全流程,曾在自动驾驶感知与金融风控场景中实现算法优化。渴望在技术驱动型团队中解决高并发下的推理延迟难题。

工作经历

AI 算法实习生

蔚来汽车

2025-06 - 2025-09
  • 参与自动驾驶感知组BEVFormer模型的轻量化改进,针对Orin芯片进行算子融合优化,将推理耗时从45ms降低至32ms。
  • 负责清洗和标注约5万帧路测数据,设计自动化脚本提升数据预处理效率30%,支撑了季度版本模型的迭代训练。
  • 协助完成多传感器时空同步模块的C++重构,解决了高速场景下点云与图像对齐的抖动问题。

大模型应用开发实习生

蚂蚁集团

2024-12 - 2025-03
  • 基于LLaMA架构微调金融领域专用大模型,通过引入RLHF机制,使客服场景下的意图识别准确率提升12%。
  • 利用vLLM框架搭建高并发推理服务,在单卡A100上实现QPS从15提升至45,显存占用降低40%。
  • 开发RAG检索增强生成工具链,整合内部知识库,将长尾问题的回答覆盖率从65%提升至88%。

项目经历

基于Transformer的实时交通流预测系统

个人独立项目

2024-09 - 2024-12
  • 设计并实现了一种改进的Spatio-Temporal Transformer模型,用于城市路网短时交通流量预测。
  • 在公开数据集PeMSD7上进行验证,相比传统LSTM基线模型,RMSE指标降低了18%,推理速度满足实时性要求。
  • 使用TensorRT对模型进行量化部署,在边缘设备Jetson Nano上实现了毫秒级响应。

分布式 GPU 训练集群搭建与优化

校实验室项目

2023-10 - 2024-06
  • 主导搭建基于Kubernetes的8卡A800训练集群,配置NCCL通信后端,解决多机多卡训练中的梯度同步瓶颈。
  • 编写自定义DataLoader加速数据读取,将GPU利用率从60%稳定提升至92%以上。
  • 撰写内部技术文档《大规模模型训练避坑指南》,被实验室后续三个项目组采纳参考。

教育背景

南京邮电大学

本科 · 计算机科学与技术

2022-09 - 2026-06

技能专长

编程语言

Python · C++ · CUDA · Shell

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · ONNX · TensorRT

大模型技术

LLaMA · Transformer · RLHF · RAG · vLLM

工具与平台

Git · Docker · Kubernetes · Linux · MPI

技术类进阶2026/6/13

AI 算法工程师简历范文(互联网/汽车/金融校招)

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