小柚

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个人总结

计算机专业应届生,专注大模型算法与多模态建模方向。熟练掌握PyTorch框架及Transformer架构,具备CUDA底层优化实战经验。在实习与科研中主导过亿级参数模型的训练加速与推理部署,致力于通过算法创新解决真实场景下的效率瓶颈。

工作经历

大模型算法实习生

字节跳动

2025-07 - 2025-12
  • 参与豆包大模型的多模态对齐项目,基于CLIP架构改进视觉编码器,在内部评测集上将图文匹配准确率提升了4.2%。
  • 负责推理引擎的CUDA Kernel优化,通过算子融合与显存管理策略,将百亿参数模型的端到端推理延迟从120ms降低至85ms。
  • 协助构建千万级图文对清洗流水线,设计去重与质量过滤算法,使下游训练任务的收敛速度加快约15%。

项目经历

基于Transformer的医疗影像诊断系统

北邮人工智能实验室

2024-09 - 2025-06
  • 独立设计并实现了一种混合注意力机制的Vision Transformer模型,用于肺结节CT影像的自动检测。
  • 针对显存受限场景,重构了PyTorch中的自注意力计算模块,在保持精度不变的前提下,将训练显存占用减少了30%。
  • 该模型在公开数据集LIDC-IDRI上达到了92.5%的敏感度,相关成果被CCF-B类会议接收。

轻量级多模态检索引擎

个人开源项目

2025-01 - 2025-05
  • 从零搭建支持文本搜图、以图搜图的检索系统,采用双塔结构进行特征提取,利用Faiss库实现亿级向量毫秒级检索。
  • 引入对比学习损失函数优化嵌入空间分布,在自建测试集上将Top-5召回率从78%提升至86%。
  • 项目代码已开源至GitHub,累计获得400+ Stars,并被多个高校课程作为教学案例引用。

教育背景

北京邮电大学

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 C

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · Hugging Face Transformers

核心算法

Transformer · CNN · RNN · 对比学习 · 多模态融合

工具与平台

Linux · Docker · Git · Faiss · WandB

技术类进阶2026/6/26

大模型算法工程师简历范文(互联网/人工智能校招)

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核心亮点

精准匹配大模型算法工程师简历范文(互联网/人工智能校招)岗位需求
突出PyTorch框架与Transformer架构的实战项目经验
展示多模态建模能力与CUDA底层优化技巧

适用人群

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