小柚

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个人总结

计算机专业应届生,专注 AI 基础设施与高性能计算方向。深入理解 Linux 内核机制,具备扎实的 C++/Go/Rust 编程功底。在分布式训练框架优化及大模型推理加速方面有实际落地经验,渴望在硬核技术团队中深耕系统底层,构建高效稳定的 AI 算力底座。

工作经历

AI 基础设施研发实习生

字节跳动

2025-07 - 2025-10
  • 基于 Rust 重构内部模型加载器,利用零拷贝技术减少内存分配,使百亿元参数模型的冷启动时间从 45 秒缩短至 18 秒。
  • 协助优化分布式训练任务调度器,通过改进心跳检测算法,将节点故障发现延迟降低 40%,提升了千卡集群的训练稳定性。
  • 编写自动化性能分析脚本,定位 GPU 通信瓶颈,协助团队将多机多卡训练效率提升 15%。

项目经历

轻量级分布式推理引擎开发

个人开源项目

2024-11 - 2025-05
  • 使用 C++20 和 Go 设计并实现支持动态批处理的推理服务框架,在单卡环境下吞吐量达到同类开源方案的 1.2 倍。
  • 自定义内存池管理模块,有效解决长序列推理中的显存碎片化问题,显存占用率平均降低 25%。
  • 集成 eBPF 技术进行内核态监控,实现了微秒级的请求链路追踪,帮助快速定位系统调用延迟。

Linux 内核网络协议栈优化研究

校实验室课题

2024-03 - 2024-12
  • 深入分析 TCP/IP 协议栈在高并发场景下的锁竞争问题,提出基于无锁队列的改进方案,在万兆网卡环境下吞吐量提升 18%。
  • 修改内核源码实现自定义拥塞控制算法,模拟弱网环境测试,数据传输成功率从 82% 提升至 94%。
  • 撰写技术文档并在 GitHub 开源相关补丁代码,获得社区 200+ Star 及多位内核维护者的代码审查建议。

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

C/C++ · Rust · Go · Python · Assembly

系统与底层

Linux Kernel · eBPF · TCP/IP · Memory Management · Concurrency

AI 基础设施

Distributed Training · Model Inference · CUDA Programming · PyTorch Internals

工具与平台

Git · Docker · Kubernetes · Prometheus · Grafana

技术简历进阶2026/4/3

AI Infra 工程师简历范文(互联网/IT校招)

AI Infra 工程师 互联网/IT 本科应届生

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核心亮点

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深度展示C/C++、Go、Rust编程语言及Linux内核优化项目经验
体现分布式系统设计与人工智能基础设施搭建的实战成果

适用人群

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