小柚

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个人总结

专注于具身智能与多模态大模型算法研究,具备扎实的 PyTorch 深度学习框架基础。在 VLA 模型微调及 RLHF 对齐领域有深入实践,熟悉 Transformer 架构及其在机器人控制中的应用。拥有头部大厂核心算法岗实习经历,致力于将前沿 AI 理论转化为真实的机器人交互能力。

工作经历

具身智能算法实习生

字节跳动

2025-06 - 2025-12
  • 参与公司自研 VLA(Vision-Language-Action)模型的训练与微调,基于 PyTorch 重构了部分数据加载模块,将多模态数据预处理效率提升 35%。
  • 负责 RLHF 流程中的奖励模型构建,通过收集并清洗 5 万条机器人操作反馈数据,优化了模型在复杂指令下的动作执行准确率,测试集表现提升约 12%。
  • 协助团队将 Transformer 架构应用于机械臂轨迹规划,解决了长序列依赖问题,使机器人在非结构化环境中的任务成功率从 78% 提升至 85%。

项目经历

家庭服务机器人多模态交互系统

电子科技大学实验室

2024-09 - 2025-05
  • 主导开发基于 C++ 和 PyTorch 的端到端控制系统,整合视觉感知与语言指令,实现机器人对“把桌上的红色杯子拿给我”等模糊指令的精准理解与执行。
  • 设计并实施了一套轻量级的 RLHF 对齐方案,利用人类偏好数据对策略网络进行微调,显著减少了机器人在抓取过程中的无效试探动作,平均任务完成时间缩短 20%。
  • 针对嵌入式设备资源受限问题,对 Transformer 模型进行剪枝与量化,在保持 95% 精度的前提下,将推理延迟降低至 50ms 以内,成功部署于 Jetson Orin 平台。

基于模仿学习的无人机避障算法

全国大学生机器人竞赛

2024-03 - 2024-08
  • 利用行为克隆技术,采集专家飞行数据训练策略网络,使无人机能够在动态障碍物环境中自主规划路径,比赛现场避障成功率达到 92%。
  • 使用 C++ 优化底层飞控代码,将传感器数据融合与决策输出的循环周期压缩至 10ms 以内,确保了高速飞行下的系统稳定性。
  • 该项目最终获得全国总决赛银奖,相关算法代码已开源并在 GitHub 上获得 200+ Star。

教育背景

电子科技大学

本科 · 机器人工程

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

核心算法

Transformer · RLHF · VLA 模型 · PPO · SAC · SLAM

工具与平台

Linux · Docker · Git · ROS2 · Isaac Gym

技术类进阶2026/7/4

具身智能算法工程师简历范文(机器人/人工智能校招)

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核心亮点

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