小柚

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个人总结

计算机科学与技术专业应届生,主攻深度学习与大模型应用方向。具备扎实的数学基础与算法功底,熟练掌握PyTorch框架及C++高性能编程。在自动驾驶感知与金融科技风控领域有完整的项目落地经验,致力于通过算法优化解决复杂场景下的实际问题,期待在人工智能核心岗位发挥价值。

工作经历

自动驾驶感知算法实习生

小马智行

2025-07 - 2025-10
  • 参与城市道路场景下的多传感器融合感知模块开发,基于PyTorch重构了激光雷达点云处理网络,将单帧推理延迟从45ms降低至28ms。
  • 针对雨天和夜间低光照场景,设计了一种数据增强策略,使目标检测模型在恶劣天气下的召回率提升了12%,有效减少了漏检情况。
  • 协助团队完成C++工程化部署,编写了约3000行高性能推理代码,并通过了实车路测验证。

计算机视觉算法研发助理

百度智能云

2024-12 - 2025-02
  • 负责工业质检场景下的缺陷检测算法优化,利用半监督学习技术解决了标注数据稀缺问题,将模型训练效率提升了30%。
  • 设计了轻量级MobileNet变体网络,在保持精度损失小于1%的前提下,将模型参数量压缩了60%,成功部署于边缘计算设备。
  • 撰写了详细的技术文档与API接口说明,协助后端团队完成了算法服务的容器化封装与上线。

项目经历

基于大模型的金融交易异常检测系统

个人独立项目

2025-03 - 2025-06
  • 构建了一个基于Transformer架构的时序异常检测模型,用于识别高频交易中的欺诈行为,在公开数据集上F1-score达到0.94。
  • 引入了对比学习机制优化特征表示,相比传统LSTM基线模型,误报率降低了18%,同时保持了99%以上的准确率。
  • 使用C++对模型推理引擎进行加速,支持每秒处理超过5000笔实时交易请求,满足低延迟风控需求。

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 · Keras · ONNX

算法领域

计算机视觉 · 自然语言处理 · 强化学习 · 大模型微调

工具与平台

Linux · Docker · Git · CUDA · OpenCV

技术类进阶2026/5/27

AI 算法工程师简历范文(人工智能/自动驾驶/金融科技校招)

AI 算法工程师 人工智能 应届生

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核心亮点

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突出 Python、C++ 及 PyTorch/TensorFlow 深度学习框架技能
展示大模型项目经验与算法落地能力

适用人群

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