小柚

13857192045|xiaoyou.ai2026@example.com|杭州市

个人总结

计算机科学与技术专业应届生,专注于大语言模型微调与部署。熟悉 PyTorch 框架及 Transformer 架构,具备从数据清洗到模型推理落地的全流程经验。在实习期间参与过车载语音助手的大模型优化项目,致力于将前沿算法转化为实际生产力。

工作经历

AI 算法实习生

蔚来汽车

2025-07 - 2025-10
  • 参与车载智能语音助手的大模型迭代,负责构建包含 50 万条指令的垂直领域微调数据集,通过清洗和增强策略将数据噪声率降低至 3% 以下。
  • 基于 LLaMA-3 基座模型进行全量微调与量化实验,成功将模型在车机端的推理延迟从 450ms 优化至 280ms,同时保持意图识别准确率在 94% 以上。
  • 协助团队搭建自动化评估流水线,编写 Python 脚本自动对比不同版本模型的回复质量,将人工评测工作量减少了 60%。

项目经历

基于 RAG 的企业知识库问答系统

个人独立项目

2025-03 - 2025-06
  • 设计并实现了一套检索增强生成(RAG)系统,利用 LangChain 框架整合向量数据库 Milvus,解决了通用大模型在特定技术文档上的幻觉问题。
  • 针对长文本上下文窗口限制,实现了基于语义分块的动态检索策略,使得系统在 10 万字的技术手册中检索关键信息的准确率提升了 25%。
  • 使用 C++ 重写核心检索模块的热度计算逻辑,相比纯 Python 实现,内存占用降低了 40%,支持并发查询数达到 50 QPS。

多模态情感分析模型训练

实验室科研项目

2024-09 - 2025-01
  • 参与导师的省部级科研项目,负责处理视频评论区的图文多模态数据,构建了包含 2 万样本的情感标注数据集。
  • 改进 Transformer 的交叉注意力机制,有效融合了文本语义与图像特征,在测试集上的情感分类 F1 值达到 0.88,优于基准模型 4 个百分点。
  • 撰写技术报告一篇,详细记录了数据预处理中的异常值处理方案,该方案被后续两届学弟学妹直接复用。

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

Python · C++ · SQL · Shell

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · Hugging Face Transformers · DeepSpeed

大模型技术

LLM Fine-tuning · LoRA/P-Tuning · RAG · LangChain · Model Quantization

工具与平台

Linux · Git · Docker · Milvus · CUDA

校招简历进阶2026/5/2

AI 算法工程师(大模型方向)简历范文(人工智能/汽车/专业服务校招)

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