小柚

13823456789|xiaoyou_dev@163.com|深圳市

个人总结

计算机科学与技术专业应届生,专注大模型算法与深度学习方向。熟悉Transformer架构及PyTorch框架,具备从预训练到微调的全流程实战经验。在实习期间参与过亿级参数模型的优化与部署,致力于通过算法创新解决真实业务场景中的长尾问题。

工作经历

大模型算法实习生

字节跳动

2025-06 - 2025-09
  • 参与公司内部千亿参数大模型的指令微调(SFT)工作,基于PyTorch构建高效数据加载流水线,清洗并构造了约50万条高质量指令数据集。
  • 针对特定垂直领域的问答场景,利用LoRA技术进行参数高效微调,在保持基座模型通用能力的前提下,将领域任务准确率提升了12%。
  • 协助团队完成模型量化部署测试,将FP16模型转换为INT8格式,在推理延迟降低40%的同时,精度损失控制在1%以内。

NLP算法研发助理

星辰科技

2025-12 - 2026-03
  • 参与公司智能客服系统的升级迭代,负责意图识别模块的优化,通过引入对比学习策略,解决了相似意图难以区分的问题。
  • 构建了包含10万+样本的难例挖掘数据集,经过三轮迭代训练,将线上客服系统的意图识别准确率从88%提升至93.5%。
  • 编写自动化评估脚本,将模型验证流程的时间成本从人工半天缩短至机器运行的15分钟。

项目经历

基于Transformer的医疗文本生成系统

个人独立项目

2024-10 - 2025-01
  • 设计并实现了一个面向电子病历生成的端到端模型,采用改进的BART架构,引入医学实体注意力机制以增强专业术语的生成准确性。
  • 在CMeEE等公开数据集上进行训练与验证,ROUGE-L指标达到45.6%,优于基线模型3.2个百分点。
  • 使用ONNX Runtime完成模型导出与加速,在CPU环境下单次推理耗时从800ms优化至250ms,满足了轻量级部署需求。

多模态情感分析竞赛方案

CCF大数据与计算智能大赛

2024-03 - 2024-06
  • 负责多模态融合模块的设计,结合CLIP提取的图像特征与BERT提取的文本特征,通过交叉注意力机制实现深层语义对齐。
  • 针对数据不平衡问题,设计了一种动态加权损失函数,有效提升了少数类样本的识别召回率,最终方案在初赛中获得前5%的排名。

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 · Shell

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · Hugging Face Transformers · DeepSpeed

大模型技术

Transformer架构 · LLM微调 (LoRA/P-Tuning) · RLHF · 模型量化与蒸馏 · RAG检索增强

工具与平台

Linux · Docker · Git · CUDA · ONNX · LangChain

技术类进阶2026/7/8

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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适用人群

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