小柚

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个人总结

计算机科学与技术专业应届生,专注于深度学习与大模型应用研究。熟练掌握PyTorch框架,具备扎实的算法基础与工程落地能力。在实习期间参与过亿级数据量的模型训练优化,对Transformer架构有深入理解。渴望在人工智能领域深耕,用技术解决实际问题。

工作经历

算法实习生

字节跳动

2025-06 - 2025-12
  • 参与推荐系统排序模型的迭代优化,基于PyTorch重构了原有的特征交叉模块,将模型训练耗时从4小时缩短至2.5小时,提升效率约37%。
  • 负责清洗和预处理日均5000万条用户行为数据,设计了一套自动化数据校验脚本,使数据异常率从3%降低至0.5%以下。
  • 协助资深工程师完成大模型在搜索场景的落地测试,通过LoRA微调技术,在特定垂直领域的检索准确率提升了8个百分点。

项目经历

基于Transformer的医疗问答机器人

北邮AI实验室

2024-09 - 2025-05
  • 独立搭建并训练了一个面向医疗咨询领域的问答模型,使用BERT作为基座,在自建的两万条医患对话数据集上进行微调。
  • 针对医疗术语识别难点,引入了外部知识图谱增强语义理解,使模型在专业问题上的回答准确率由72%提升至85%。
  • 将模型部署至云端服务器,通过量化压缩技术将模型体积缩小60%,实现了在低配置环境下的毫秒级响应。

多模态情感分析系统

全国大学生计算机设计大赛

2024-03 - 2024-08
  • 带领4人团队开发了一套结合文本与面部表情的多模态情感分析系统,负责核心算法模块的编写与调优。
  • 采用ResNet提取图像特征,结合LSTM处理文本序列,通过注意力机制融合多模态信息,最终在测试集上达到91%的情感分类准确度。
  • 项目获得全国一等奖,代码开源后在GitHub上获得了超过300次Star,被多个高校课题组引用参考。

教育背景

北京邮电大学

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 · Keras · Hugging Face Transformers

算法与模型

Transformer · BERT · ResNet · LSTM · LoRA微调 · 强化学习

工具与平台

Linux · Docker · Git · CUDA · AWS · Spark

简历范文进阶2026/8/1

AI 算法工程师简历范文(人工智能/互联网校招)

AI 算法工程师 人工智能/互联网 应届生

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