小柚

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个人总结

计算机科学与技术专业应届生,专注深度学习与大模型架构研究。具备扎实的Python编程基础,熟悉PyTorch框架及Transformer模型原理。在金融科技领域有两段核心实习经历,参与过风控大模型从预训练到微调的全流程,具备将算法落地为业务价值的工程化思维。

工作经历

AI算法实习生

蚂蚁集团

2025-07 - 2025-10
  • 参与金融风控大模型(基于LLaMA架构)的微调工作,负责清洗和构建包含50万条交易数据的SFT指令集,使模型在欺诈识别任务上的准确率提升了4.2%。
  • 优化推理阶段的显存占用,通过量化感知训练(QAT)将模型部署体积缩小40%,在保持精度损失小于1%的前提下,将单次推理耗时从120ms降低至85ms。
  • 协助搭建自动化评估流水线,编写Python脚本监控模型在A/B测试中的表现,每周输出性能分析报告,支撑了3个版本的快速迭代。

深度学习研发实习生

字节跳动

2024-12 - 2025-03
  • 负责短视频推荐系统中的多模态特征提取模块,使用PyTorch复现CLIP模型,实现了视频内容与文本标签的语义对齐,召回率提升约8%。
  • 针对长尾商品曝光不足的问题,设计了一种基于对比学习的重排序策略,在离线测试中将小众类目的点击通过率(CTR)提升了15%。
  • 参与内部大模型工具链的开发,编写了数据预处理和Tokenizer优化的通用组件,被团队采纳并集成到标准开发流程中。

项目经历

基于Transformer的金融舆情情感分析系统

个人独立项目

2025-01 - 2025-05
  • 针对财经新闻和股吧评论数据,构建了一个BERT+BiLSTM的情感分类模型,解决了传统方法难以捕捉长距离依赖的问题。
  • 采集并标注了2万条金融领域文本数据,通过引入领域自适应预训练(Domain Adaptive Pretraining),使F1分数从0.82提升至0.89。
  • 使用Flask将模型封装为API服务,并部署在阿里云服务器上,实现了毫秒级的实时情感打分,可作为量化交易的辅助信号。

轻量级人脸活体检测算法实现

课程设计

2024-09 - 2024-12
  • 设计了一种结合红外图像与可见光图像的双流网络架构,有效防御打印照片和视频攻击,在公开数据集上的EER(等错误率)低至0.5%。
  • 利用知识蒸馏技术,将大型教师网络的知识迁移至参数量仅为1M的学生网络,推理速度提升3倍,满足移动端实时检测需求。

教育背景

杭州电子科技大学

本科 · 计算机科学与技术

2022-09 - 2026-06

技能专长

编程语言

Python · C++ · SQL

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · Hugging Face Transformers

算法与模型

Transformer · BERT · LLM微调 · CNN · RNN · 对比学习

工具与平台

Linux · Docker · Git · CUDA · Redis

技术研发进阶2026/7/29

AI算法工程师简历范文(人工智能/金融科技校招)

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适用人群

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