小柚

13820268899|xiaoyou_dev@163.com|深圳市

个人总结

计算机专业应届生,专注大模型算法方向。深入理解Transformer架构,具备PyTorch全流程开发经验。在实习期间参与多模态模型优化,通过CUDA算子定制将推理延迟降低35%。渴望在一线互联网团队中持续打磨技术,解决高并发场景下的模型落地难题。

工作经历

大模型算法实习生

字节跳动

2025-07 - 2025-12
  • 参与豆包大模型多模态理解模块的迭代,负责图像 - 文本对齐数据的清洗与增强,构建包含 500 万条高质量样本的训练集。
  • 针对长上下文场景优化 FlashAttention 实现,通过自定义 CUDA Kernel 减少显存占用 22%,在 A100 集群上将训练吞吐量提升 18%。
  • 协助设计基于 RLHF 的奖励模型,通过人类反馈数据微调,使模型在中文语境下的回答有用性评分提升 12%。

项目经历

轻量级视觉 - 语言大模型研发

个人独立项目

2025-03 - 2025-06
  • 基于 LLaVA 架构复现并改进,引入动态稀疏注意力机制,在保持 92% 原始精度的前提下,将模型参数量从 7B 压缩至 3.5B。
  • 使用 PyTorch Distributed 实现多卡并行训练策略,在 4 张 RTX 4090 上将训练周期从 14 天缩短至 6 天。
  • 部署模型至边缘设备,通过 TensorRT 量化加速,实现端到端推理延迟低于 200ms,相关代码开源获 300+ Star。

医疗领域知识图谱与大模型融合系统

校企合作项目

2024-10 - 2025-01
  • 主导构建包含 20 万实体、50 万关系的医疗知识图谱,利用图神经网络增强大模型的领域推理能力。
  • 设计 RAG 检索增强生成流程,结合向量数据库 Milvus,使模型在专业医疗问答中的准确率从 68% 提升至 85%。
  • 负责后端 API 开发与性能调优,支持每秒 500+ 并发请求,系统已在合作医院试点运行。

教育背景

广东工业大学

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

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · Hugging Face Transformers

大模型技术

Transformer 架构 · RLHF · RAG · LoRA 微调 · FlashAttention

工具与平台

Docker · Kubernetes · Git · Linux · Milvus

技术类进阶2026/7/3

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(互联网/人工智能校招)岗位需求
突出PyTorch、Transformer及多模态处理项目实战经验
展示CUDA优化能力与高并发场景下的算法落地成果

适用人群

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