小柚

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个人总结

计算机科学与技术专业应届生,专注于大语言模型与自然语言处理方向。具备扎实的Pytorch框架实战经验,熟悉Linux环境下的模型训练与部署。曾在头部互联网大厂实习,参与过亿级参数模型的微调优化,对AI技术落地有深刻理解,致力于在人工智能领域深耕。

工作经历

大模型算法实习生

腾讯

2025-07 - 2025-12
  • 基于Pytorch框架参与混元大模型的垂直领域微调工作,负责清洗和构建约50万条高质量指令数据集,显著提升了模型在客服场景下的回答准确率。
  • 优化了LoRA微调脚本的显存占用逻辑,通过梯度检查点技术将单卡显存需求降低30%,使得在有限资源下能支持更大Batch Size的训练,训练效率提升约15%。
  • 协助团队完成模型在Linux服务器集群上的部署测试,编写自动化Shell脚本监控训练进程,将异常重启的平均响应时间从30分钟缩短至5分钟以内。

项目经历

基于LLM的智能法律助手研发

个人独立项目

2025-03 - 2025-06
  • 针对法律条文检索难的问题,利用RAG(检索增强生成)技术架构搭建智能问答系统,整合了超过10万份法律文书数据,实现了毫秒级的法条定位。
  • 使用LangChain框架结合开源大模型进行后端开发,通过优化向量数据库的索引策略,将复杂案件分析的生成速度提升了40%,并在GitHub上获得200+ Star。
  • 设计并实现了多轮对话记忆模块,解决了长上下文窗口下的信息丢失问题,在内部测试集中用户满意度达到85%。

高并发分布式爬虫系统设计

校计算机协会

2024-09 - 2025-01
  • 主导设计基于Scrapy-Redis的分布式爬虫架构,协调5人小组完成对主流电商网站的价格监控任务,日均稳定抓取数据量达200万条。
  • 针对反爬机制设计了动态IP代理池和请求指纹伪造算法,将请求成功率从60%提升至92%,有效保障了数据采集的连续性。
  • 负责Linux环境下的Docker容器化部署,编写K8s编排文件实现服务的自动扩缩容,在流量高峰期系统依然保持99.9%的可用性。

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++ · Shell

深度学习框架

Pytorch · TensorFlow · Hugging Face Transformers

大模型技术

LLM微调 · RAG · Prompt Engineering · LangChain

工具与平台

Linux · Git · Docker · MySQL · Redis

技术研发进阶2026/6/9

大模型算法工程师简历范文(互联网/人工智能校招)

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