小柚

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个人总结

计算机科学与技术专业应届生,专注于深度学习与自然语言处理方向。熟练掌握PyTorch框架及Transformer架构,具备扎实的数学基础与代码落地能力。在实习期间参与过大模型微调与强化学习对齐项目,有从数据清洗到模型部署的全流程经验。期待在人工智能领域深耕,用算法解决实际问题。

工作经历

AI算法实习生

字节跳动

2025-07 - 2025-12
  • 参与推荐系统排序模型的迭代优化,基于Transformer架构重构了用户行为序列建模模块,将线上A/B测试的点击率提升了4.2%。
  • 负责清洗和预处理亿级规模的日志数据,设计了一套自动化数据校验脚本,将数据异常发现时间从小时级缩短至分钟级。
  • 协助导师进行大语言模型的指令微调(SFT),构建了包含5万条高质量样本的垂直领域数据集,模型在内部评测集上的准确率提升了8个百分点。

项目经历

基于强化学习的智能对话策略优化

个人独立项目

2025-03 - 2025-06
  • 针对开放域对话场景中回复单一的问题,设计了一种结合PPO算法的强化学习框架,以用户反馈作为奖励信号优化生成策略。
  • 搭建了包含状态编码器、策略网络和价值网络的完整训练流程,在MultiWOZ数据集上进行验证,对话成功率较基准模型提升了15%。
  • 使用Flask将模型封装为API服务,并编写了详细的技術文档与Demo演示视频,项目代码已在GitHub开源并获得200+ Star。

多模态情感分析系统

校级科研项目

2024-09 - 2025-01
  • 主导开发了一个融合文本、音频和视觉特征的情感分析模型,利用BERT提取文本特征,ResNet提取图像特征,并通过注意力机制进行多模态融合。
  • 在CMU-MOSEI数据集上进行了广泛实验,通过调整融合权重和损失函数,使模型的情感分类准确率达到了78.5%,优于当时SOTA模型1.2个百分点。
  • 负责项目的后端部署工作,使用Docker容器化技术实现了模型的快速部署,支持并发请求处理,响应时间控制在200ms以内。

教育背景

北京邮电大学

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

算法与模型

Transformer · BERT · LLM微调 · PPO强化学习 · CNN · RNN

工具与平台

Git · Linux · Docker · Kubernetes · AWS · Redis

校招简历进阶2026/5/17

AI算法工程师简历范文(人工智能/互联网校招)

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