小柚

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个人总结

电子科学与技术专业应届生,专注多模态大模型与边缘计算部署。熟悉PyTorch框架及C++高性能编程,具备从算法训练到端侧落地的全流程经验。在金融风控与半导体缺陷检测场景有扎实的项目积累,追求技术在实际业务中的高效转化。

工作经历

AI算法实习生

蚂蚁集团

2025-07 - 2025-10
  • 参与金融风控多模态模型优化,利用PyTorch重构特征提取网络,将异常交易识别准确率提升4.5%。
  • 负责模型轻量化工作,通过知识蒸馏将参数量压缩至原模型的30%,推理延迟降低至15ms以内。
  • 协助编写C++推理引擎接口,支持高并发场景下的实时调用,日均处理请求量超200万次。

项目经历

基于多模态大模型的半导体晶圆缺陷检测系统

个人独立项目

2025-03 - 2025-06
  • 设计并训练融合视觉与文本描述的多模态模型,针对微米级缺陷进行细粒度分类,mAP达到89.2%。
  • 使用C++对核心算法进行加速优化,结合CUDA编程将单张晶圆图像处理时间从200ms缩短至45ms。
  • 构建包含5万张标注图片的数据集,解决样本不平衡问题,使漏检率降低至0.8%以下。

面向边缘设备的轻量级大语言模型部署

校企合作项目

2024-11 - 2025-02
  • 基于LLaMA架构进行剪枝与量化实验,成功在算力受限的嵌入式开发板上运行7B参数模型。
  • 优化显存占用策略,使模型在4GB内存环境下稳定运行,生成速度保持在12 tokens/s。
  • 撰写技术文档并开源代码库,获得GitHub 300+ Stars,被多家物联网初创公司参考引用。

教育背景

杭州电子科技大学

本科 · 电子科学与技术

2022-09 - 2026-06

技能专长

编程语言

Python · C++ · CUDA · Shell

框架工具

PyTorch · TensorRT · ONNX · Git · Docker

算法领域

大语言模型 · 多模态学习 · 计算机视觉 · 模型量化与剪枝

专业技能

嵌入式开发 · 高性能计算 · 数据结构与算法

技术类进阶2026/8/25

AI算法工程师简历范文(电子/半导体/金融校招)

AI算法工程师 电子/半导体/金融 应届生

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核心亮点

针对电子/半导体/金融校招场景定制
突出Python、C++及PyTorch框架实战能力
展示大语言模型与多模态模型项目经验

适用人群

本范文特别适合AI算法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电子/半导体/金融 行业的核心竞争力。

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