小柚

13800138000|xiaoyou_algo@163.com|杭州市

个人总结

计算机科学与技术专业应届生,主攻深度学习与计算机视觉方向。熟悉PyTorch框架,具备扎实的图像分类、目标检测及推荐系统特征工程实战经验。在字节跳动实习期间参与视频推荐算法优化,通过多模态特征融合提升CTR 3.2%。渴望在人工智能领域深耕,用算法解决真实业务问题。

工作经历

算法实习生

字节跳动

2025-07 - 2025-12
  • 参与抖音短视频推荐系统的特征工程优化,针对冷启动用户构建基于图神经网络的兴趣 embedding,覆盖日均 500 万新用户,冷启动阶段人均播放时长提升 12%。
  • 负责视频内容理解模块的模型迭代,使用 ResNet50+Transformer 架构进行多标签分类,将长尾类别的识别准确率从 68% 提升至 74%。
  • 协助搭建在线 A/B 测试平台,支持每日 20+ 个算法策略的并行实验,将实验数据产出周期从 T+1 缩短至准实时。

项目经历

基于深度学习的工业缺陷检测系统

个人独立项目

2024-10 - 2025-03
  • 针对光伏面板表面微小划痕检测难点,设计改进型 YOLOv8 模型,引入 CBAM 注意力机制增强小目标特征提取,在自建数据集上 mAP 达到 91.5%。
  • 利用 PyTorch 实现数据增强流水线,结合 GAN 生成稀缺缺陷样本,解决样本不平衡问题,使漏检率降低至 0.8% 以下。
  • 完成模型 TensorRT 量化部署,在 Jetson Xavier 边缘设备上推理速度达到 45 FPS,满足产线实时检测需求。

电商商品个性化推荐引擎

校企合作项目

2025-03 - 2025-06
  • 主导推荐召回阶段开发,构建双塔 DSSM 模型处理亿级商品库,利用 Faiss 进行向量检索,将 Top-50 召回耗时控制在 20ms 以内。
  • 在排序阶段引入 Wide&Deep 模型融合用户行为序列与商品属性特征,离线测试 AUC 提升 0.04,线上模拟环境 GMV 预估提升 5.6%。
  • 负责特征仓库建设,清洗并标准化 200+ 维用户行为特征,建立特征版本管理机制,确保训练与预测数据一致性。

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 · Shell

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · Keras · ONNX

算法领域

计算机视觉 · 推荐系统 · 特征工程 · 目标检测 · 图像分割

工具与平台

Linux · Docker · Git · Faiss · TensorRT · Spark

简历范文进阶2026/8/7

算法工程师(图像/推荐)简历范文(互联网/人工智能校招)

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核心亮点

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适用人群

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