小柚

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个人总结

计算机科学与技术专业应届生,专注于深度学习与计算机视觉领域。熟悉PyTorch框架及大模型训练流程,具备扎实的算法落地能力。曾在自动驾驶感知方向有完整项目经历,能够独立复现前沿论文并优化模型性能。期待在人工智能与汽车科技融合领域贡献技术价值。

工作经历

自动驾驶算法实习生

小鹏汽车

2025-07 - 2025-10
  • 参与车载感知系统的多目标跟踪模块优化,基于ByteTrack算法改进数据关联逻辑,在复杂路况下的ID切换率降低15%。
  • 负责清洗和标注夜间行车数据集,构建包含5000帧图像的专项测试集,协助团队将暗光环境下的车辆检测召回率提升8个百分点。
  • 使用TensorRT对部署模型进行量化加速,在保持精度损失小于1%的前提下,推理耗时从45ms缩短至28ms,满足实时性要求。

项目经历

基于Transformer的交通标志识别系统

校内科研实验室

2024-09 - 2025-01
  • 设计并实现了一种轻量级Vision Transformer模型,针对中国道路场景下的遮挡和模糊问题引入注意力掩码机制。
  • 在CCPD公开数据集上进行训练与验证,最终模型在测试集上的mAP达到94.5%,相比基准ResNet50模型提升3.2%。
  • 完成模型端侧部署演示,在树莓派4B设备上实现每秒12帧的实时检测,代码已开源并获50+星标。

大语言模型微调与垂直领域应用

个人独立项目

2025-02 - 2025-06
  • 基于Llama 3-8B基座模型,使用LoRA技术在汽车用户手册数据上进行指令微调,构建智能问答助手原型。
  • 构建包含3000条问答对的指令数据集,通过RLHF优化回答准确性,在内部评测中专业问题回答准确率从65%提升至82%。
  • 搭建Gradio演示界面,支持流式输出与上下文记忆功能,整体显存占用控制在12GB以内,可在单卡3090上运行。

教育背景

广东工业大学

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

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · Hugging Face Transformers

计算机视觉

OpenCV · YOLO系列 · 目标检测 · 图像分割

大模型技术

LLM微调 · LoRA · RAG · Prompt Engineering

工具与平台

Linux · Docker · Git · TensorRT

校招简历进阶2026/4/18

人工智能算法工程师简历范文(人工智能/汽车科技校招)

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