普蕊斯2026秋招解读：医药生进CRO赛道值不值得投？
普蕊斯2026秋招已启动，截止12月17日。本文解析SMO行业本质、CRC岗位真实工作状态及投递建议，帮医药应届生判断是否适合进入CRO赛道。
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，专注大模型算法方向。深入掌握PyTorch框架与Transformer架构，具备SFT微调及RLHF全流程实战经验。在实习中独立优化推理延迟并提升模型指令遵循能力，渴望在人工智能领域深耕，打造高可用落地模型。
工作经历
大模型算法实习生
字节跳动
- 基于Llama3架构进行垂直领域SFT微调，构建包含10万条高质量指令数据集，使模型在客服场景下的意图识别准确率提升12%。
- 设计并实施PPO强化学习策略，优化模型回复的安全性与有用性平衡，人工评估满意度从3.5分提升至4.2分（满分5分）。
- 重构推理服务代码，引入vLLM加速库，将单卡并发吞吐量从15 QPS提升至28 QPS，显著降低线上响应延迟。
项目经历
基于RLHF的医疗问答助手
个人独立项目
- 搭建完整的RLHF训练流水线，利用Reward Model对医疗回答进行排序，解决通用模型在专业领域幻觉严重的问题。
- 采用LoRA技术对7B参数模型进行高效微调，显存占用降低60%，在单张A100显卡上完成全量训练。
- 项目在GitHub开源获得300+ Star，并在校园技术分享会上作为典型案例展示。
多模态文档理解系统
校内实验室
- 结合OCR技术与Transformer编码器，实现对复杂财务报表的端到端信息抽取，关键字段提取F1值达到0.89。
- 针对长文档上下文丢失问题，改进Attention机制，支持16k长度输入，在处理百页文档时信息保留率提升25%。
教育背景
北京邮电大学
本科 · 计算机科学与技术
技能专长
编程语言
Python · C++ · Shell
深度学习框架
PyTorch · Transformers · DeepSpeed · vLLM
大模型技术
SFT微调 · RLHF/PPO · LoRA · Prompt Engineering · RAG
工具与平台
Linux · Docker · Git · Hugging Face · WandB
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核心亮点
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适用人群
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