小柚

13800138000|xiaoyou.ai@example.com|北京市

个人总结

硕士应届生,专注于大模型应用与多模态感知算法研究。熟练掌握PyTorch框架及Transformer架构,在RAG检索增强生成与Prompt工程领域有深入实践。具备扎实的数学基础与代码落地能力,曾在头部互联网大厂完成核心算法实习,致力于将前沿AI技术转化为实际业务价值。

工作经历

大模型算法实习生

字节跳动

2025-06 - 2025-12
  • 基于Llama 3架构进行垂直领域微调,通过构建高质量指令数据集,使模型在客服场景下的意图识别准确率提升12%。
  • 设计并落地RAG检索增强方案,优化向量数据库索引策略,将长文档问答的响应延迟从800ms降低至450ms。
  • 负责Prompt自动化评估工具开发,覆盖安全性、幻觉率等5个维度,帮助团队筛选出最优提示词模板,减少人工评测成本约30%。

算法研究员助理

华为云

2025-01 - 2025-05
  • 参与盘古大模型3.0的预训练数据清洗工作,编写脚本过滤低质量语料,提升数据集纯净度约8%。
  • 协助优化分布式训练并行策略,在千卡集群上将训练吞吐量提升10%,有效降低算力成本。

项目经历

多模态工业质检系统研发

星辰科技

2024-10 - 2025-05
  • 融合视觉Transformer与文本描述,构建多模态缺陷检测模型,解决单一视觉模态在复杂光照下误检率高的问题。
  • 引入少样本学习策略,仅需50张缺陷样本即可训练出可用模型,在新产线部署周期缩短至3天。
  • 模型在测试集上mAP达到0.89,相比传统CNN方案提升15%,成功应用于某军工零部件生产线。

基于大模型的代码辅助生成器

个人独立项目

2024-03 - 2024-09
  • 利用CodeLlama基座模型,针对Python和C++进行增量预训练,构建专属代码补全引擎。
  • 设计上下文感知的Prompt工程策略,使生成的代码片段可直接运行率从65%提升至82%。
  • 项目开源后获得GitHub 300+ Stars,并被校内两个实验室采纳为辅助编程工具。

教育背景

北京邮电大学

硕士 · 计算机科学与技术

2023-09 - 2026-06

西安电子科技大学

学士 · 智能科学与技术

2019-09 - 2023-06

技能专长

编程语言

Python · C++ · SQL · Shell

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · Hugging Face Transformers · DeepSpeed

大模型技术

Transformer架构 · RAG检索增强 · Prompt Engineering · LoRA微调 · 多模态融合

工具与平台

Linux · Docker · Git · Milvus · LangChain

热门进阶2026/7/12

AI算法工程师(大模型方向)简历范文(互联网/通信/军工校招)

AI算法工程师(大模型方向) 互联网/通信/军工 硕士应届生

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针对硕士应届生优化项目经历与科研成奖,突出多模态感知与大模型微调能力

适用人群

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