小柚

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个人总结

计算机专业应届生,专注大模型算法方向。深入掌握Transformer架构与PyTorch框架,具备LLM预训练、SFT微调及RLHF全流程实战经验。在多模态融合领域有独立项目落地,擅长解决长上下文记忆与推理加速问题。追求技术深度与工程落地的平衡,渴望在头部AI团队挑战前沿算法难题。

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(Doubao-LLM)的SFT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,使模型在逻辑推理任务上的准确率提升12%。
  • 针对长文本场景优化Attention机制,引入滑动窗口注意力与稀疏化策略,将显存占用降低35%,支持上下文长度从4k扩展至32k,推理延迟减少200ms。
  • 协助搭建自动化评估平台,集成BLEU、ROUGE及人工反馈奖励模型,将模型迭代验证周期从3天缩短至8小时。

项目经历

基于多模态融合的医疗问诊助手

个人独立项目

2025-03 - 2025-06
  • 设计并实现端到端的多模态大模型架构,融合CLIP视觉编码器与LLaMA语言模型,能够同时理解医学影像(X光/CT)与患者文本描述,诊断建议匹配度达到88%。
  • 采用LoRA技术对7B参数模型进行低秩适配微调,在单卡A100环境下完成训练,参数量仅增加0.5%,但在特定医疗数据集上的F1分数提升15%。
  • 开发RAG检索增强模块,挂载包含10万+篇医学文献的知识库,有效抑制模型幻觉,将错误医疗建议生成率控制在2%以内。

分布式LLM训练框架优化

校级科研课题

2024-10 - 2025-01
  • 基于DeepSpeed框架重构训练流程,实施ZeRO-3显存优化策略与梯度检查点技术,成功在4卡集群上跑通13B参数模型的预训练,显存效率提升40%。
  • 编写自定义CUDA算子优化FlashAttention计算核,针对特定序列长度进行调优,使训练吞吐量(tokens/s)提升18%,大幅缩短实验迭代时间。
  • 设计动态批处理(Dynamic Batching)策略,解决变长输入导致的Padding浪费问题,GPU利用率从65%稳定提升至85%以上。

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++ · Shell

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · DeepSpeed · Hugging Face Transformers

大模型技术

Transformer架构 · LLM预训练/SFT/RLHF · LoRA/P-Tuning微调 · RAG检索增强 · Multi-modal Fusion

工具与平台

Linux · Git · Docker · CUDA编程 · Ray分布式计算

简历范文进阶2026/6/24

大模型算法工程师简历范文(人工智能/互联网校招)

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核心亮点

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突出PyTorch框架与Transformer架构在项目中的实战应用
展示LLM训练、微调及多模态融合技术的学术成果与实习经历

适用人群

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