小柚

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个人总结

计算机科学与技术硕士应届生,专注于多模态算法与生成式 AI 领域。熟练掌握 PyTorch 与 TensorFlow 框架,具备 Stable Diffusion 模型微调及部署实战经验。在实习期间参与核心算法优化,成功将推理延迟降低 30%。渴望在互联网或游戏行业落地前沿 AI 技术,解决复杂场景下的实际应用问题。

工作经历

多模态算法实习生

字节跳动

2025-06 - 2025-12
  • 参与抖音特效研发组的多模态生成项目,基于 Stable Diffusion 架构优化文生图模型,针对二次元风格数据进行 LoRA 微调,使生成图像的用户采纳率提升 18%。
  • 负责模型推理加速工作,通过算子融合与量化技术,将 SDXL 模型在 T4 显卡上的推理耗时从 4.5 秒降低至 3.1 秒,支撑了日均 200 万次的线上调用。
  • 协助搭建自动化评测流水线,设计包含 CLIP Score 和 FID 在内的多维评估指标,将模型迭代验证周期从 3 天缩短至 8 小时。

算法研究助理

商汤科技

2024-03 - 2024-08
  • 参与智慧城市视频分析项目,负责多目标跟踪算法的优化,引入 Transformer 架构改进关联匹配模块,在 MOTChallenge 数据集上将 HOTA 指标提升至 65.4%。
  • 针对边缘端设备资源受限问题,对 YOLOv8 模型进行剪枝与蒸馏,在保持 mAP 下降不超过 1% 的前提下,将模型体积压缩至原来的 35%,成功部署于海思芯片。

项目经历

基于扩散模型的游戏资产生成系统

高校实验室

2024-09 - 2025-05
  • 独立设计并实现面向游戏开发者的资产生成工具,利用 ControlNet 控制角色姿态与背景一致性,解决了传统生成模型难以保持角色特征连贯的痛点。
  • 构建包含 5 万张高质量游戏素材的数据集,设计混合损失函数优化纹理细节,生成的贴图资源可直接用于 Unity 引擎,减少美术人员 40% 的基础绘制时间。
  • 该项目在 GitHub 开源后获得 1.2k+ Stars,并被两家独立游戏工作室采纳用于原型开发阶段。

教育背景

北京邮电大学

硕士 · 计算机科学与技术

2023-09 - 2026-06

北京邮电大学

本科 · 人工智能

2019-09 - 2023-06

技能专长

编程语言

Python · C++ · CUDA

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · Hugging Face Transformers

核心算法

Stable Diffusion · ControlNet · LoRA · Multi-modal Learning · Computer Vision

工程工具

Docker · Kubernetes · Git · Linux · ONNX Runtime

技术类进阶2026/7/14

AI算法工程师简历范文(互联网/游戏/专业服务校招)

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