小柚

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个人总结

计算机硕士应届生,专注于大语言模型与深度学习算法研究。在Transformer架构优化、CUDA高性能计算及PyTorch框架应用上有扎实积累。具备从预训练到微调的全流程实战经验,致力于通过算法创新解决复杂场景下的自然语言处理难题。

工作经历

大模型算法实习生

字节跳动

2025-06 - 2025-12
  • 参与千亿参数大模型的预训练加速项目,基于PyTorch重构数据加载模块,将GPU利用率从65%提升至82%,单卡吞吐量提升约15%。
  • 针对长文本场景优化Attention机制,设计并实现了一种稀疏注意力算子,在保持精度损失小于0.5%的前提下,推理显存占用降低30%。
  • 协助团队完成模型在内部业务线的落地,通过量化感知训练(QAT)将模型体积压缩4倍,成功部署至边缘端设备。

算法助理研究员

北邮智能计算实验室

2023-09 - 2025-06
  • 协助导师管理实验室算力集群,调度超过50张A100显卡资源,保障10+个并发实验任务的稳定运行。
  • 复现顶会论文中的SOTA模型结构,排查并修复了开源代码中的3处关键逻辑Bug,使复现结果与论文指标对齐。
  • 指导2名本科生完成毕业设计,涵盖从数据清洗到模型评估的全流程,其中一人获得校级优秀毕业论文。

项目经历

基于LLM的垂直领域知识问答系统

个人独立研发

2024-10 - 2025-03
  • 构建包含50万条医疗领域指令的微调数据集,采用LoRA技术对Llama-3进行高效微调,在特定测试集上准确率优于通用模型12个百分点。
  • 设计RAG检索增强生成架构,结合向量数据库与重排序策略,将回答的幻觉率从18%降低至5%以内。
  • 使用CUDA编写自定义Kernel优化推理过程中的矩阵乘法运算,端到端响应时间缩短40ms。

多模态大模型视觉理解模块优化

实验室课题

2024-03 - 2024-09
  • 负责视觉编码器与语言模型的对接工作,改进位置编码方式以适配不同分辨率输入,图像描述生成的BLEU-4分数提升2.1。
  • 利用DeepSpeed框架实现分布式训练,解决显存溢出问题,成功将Batch Size扩大至原来的3倍,训练收敛速度加快20%。
  • 撰写技术报告一篇,详细记录了混合精度训练中的梯度缩放策略调整过程,被组内采纳为标准操作流程。

教育背景

北京邮电大学

硕士 · 计算机科学与技术

2023-09 - 2026-06

北京邮电大学

本科 · 数据科学与大数据技术

2019-09 - 2023-06

技能专长

编程语言

Python · C++ · CUDA · Shell

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · DeepSpeed · Hugging Face Transformers

大模型技术

LLM Pre-training · SFT · RLHF · LoRA · RAG · Quantization

工具与平台

Git · Docker · Linux · Slurm · WandB

技术类进阶2026/6/27

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 硕士应届生

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