山东能源集团等3家央企国企2026秋招今日开启
山东能源集团、烟台杰瑞、中铁广州工程局子公司今日同步开放2026届秋招。本文解析三家企业招聘门槛、专业匹配度及网申策略，硬核工科生重点关注。
小柚
13800138000|xiaoyou_dev@163.com|北京市
个人总结
计算机科学与技术专业应届生，专注大模型应用落地与智能体开发。熟悉 LangChain 框架及 RAG 检索增强生成技术，具备从 Prompt 工程到 Agent 编排的全链路实战经验。曾在金融科技场景下独立构建智能客服系统，致力于通过 AI 技术解决复杂业务问题。
工作经历
AI 算法实习生
蚂蚁集团
- 参与金融智能客服系统的迭代优化，基于 LangChain 框架重构原有问答链路，引入 RAG 技术解决长尾知识检索难题。
- 设计并调试超过 50 组复杂场景的 Prompt 模板，将意图识别准确率从 82% 提升至 91%，有效降低人工客服介入率约 15%。
- 协助团队搭建内部 Agent 测试平台，编写自动化评估脚本，将新模型上线前的验证周期从 3 天缩短至 8 小时。
项目经历
基于 RAG 的金融研报智能分析助手
个人独立项目
- 针对金融研报篇幅长、数据密集的特点，构建基于向量数据库的检索增强生成系统，支持多文档交叉引用与事实核查。
- 利用 Python 开发自定义 Agent 工具链，实现自动提取财报关键指标并生成可视化图表，用户查询响应时间控制在 2 秒以内。
- 项目开源后获得 300+ GitHub Stars，并被两个校园创业团队接入使用，累计处理研报文档超 2000 份。
多模态电商评论情感分析系统
课程设计
- 结合文本与图片信息，利用大模型 API 进行细粒度情感分析，识别用户评论中的潜在投诉风险点。
- 优化 Prompt 工程策略，通过 Few-Shot Learning 提升模型对讽刺、反语等复杂语气的判断能力，F1 分数达到 0.88。
- 系统在处理 1 万条测试数据时，误报率低于 5%，为商家提供精准的舆情预警服务。
教育背景
广东工业大学
本科 · 计算机科学与技术
技能专长
编程语言
Python · SQL · JavaScript
大模型技术
Prompt Engineering · RAG · Agent 编排 · LangChain · Fine-tuning
框架与工具
PyTorch · Hugging Face · Docker · Git · Vector Database
通用技能
数据结构与算法 · Linux 环境开发 · 技术文档撰写 · 英语 CET-6
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核心亮点
精准匹配互联网/金融科技校招需求，突出 AI 应用研发工程师岗位核心竞争力
深度展示 Python、Prompt Engineering、RAG、Agent、LangChain 等技术栈项目经验
针对应届生身份优化结构，清晰呈现高潜质与技术落地能力
适用人群
本范文特别适合AI 应用研发工程师岗位的求职者参考学习， 通过具体的工作经历和项目经验展示，帮助您了解如何突出互联网/金融科技 行业的核心竞争力。
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