小柚

13800138000|xiaoyou.dev@example.com|深圳市

个人总结

计算机专业应届生,专注多模态大模型与生成式AI方向。熟悉Transformer架构及SFT、RLHF全流程优化,具备扎实的PyTorch实战能力。在校期间主导过图文生成项目,在知名大厂完成算法实习,对大模型落地应用有深刻理解,致力于构建高效智能的多模态系统。

工作经历

多模态算法实习生

字节跳动

2025-06 - 2025-09
  • 参与豆包大模型的多模态理解模块优化,基于Transformer架构改进跨模态注意力机制,使图文匹配准确率提升约12%。
  • 负责清洗和构建包含50万条数据的图文指令微调数据集,通过SFT技术显著提升了模型在复杂场景下的泛化能力。
  • 协助团队进行RLHF反馈数据标注策略制定,将人类偏好对齐的迭代周期从2周缩短至5天。

项目经历

基于CLIP的电商广告图文生成系统

校级科研项目

2024-10 - 2025-04
  • 独立设计并实现端到端的广告素材生成流程,利用PyTorch复现CLIP模型并进行领域适配,支持根据商品描述自动生成营销文案与配图。
  • 引入LoRA技术对预训练模型进行轻量化微调,在显存占用减少40%的情况下,保持生成质量与基线模型持平。
  • 项目成果在校内创新大赛中展示,生成的广告素材点击率模拟测试比传统模板高出18%。

多模态情感分析助手

个人实践

2024-03 - 2024-09
  • 构建融合文本评论与商品图片的情感分析模型,解决单一模态在电商场景下语义缺失的问题。
  • 采用对比学习策略优化特征空间,使得模型在少量样本(Few-shot)设置下的分类F1值达到0.85。
  • 部署模型至云端接口,响应时间控制在200ms以内,为后续大模型集成提供基础服务。

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

核心算法

Transformer架构 · SFT指令微调 · RLHF人类反馈强化学习 · 多模态融合 · 生成式AI

编程框架

PyTorch · Hugging Face Transformers · DeepSpeed · LangChain

数据处理

Pandas · NumPy · 数据清洗 · 数据增强

工具平台

Git · Linux · Docker · AWS SageMaker

技术/研发进阶2026/8/6

多模态大模型算法工程师简历范文(互联网/人工智能校招)

多模态大模型算法工程师 互联网/人工智能 应届生

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核心亮点

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适用人群

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