小柚

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个人总结

计算机科学与技术专业应届生,专注深度学习与大模型应用落地。具备扎实的Python编程基础,熟悉Transformer架构及主流推理框架。在实习期间参与过亿级数据清洗与模型微调,拥有从数据处理到模型部署的全流程实战经验,致力于在人工智能领域持续深耕。

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DeepFM架构引入用户行为序列特征,使点击率(CTR)提升约4.2%。
  • 负责离线训练数据的清洗与特征工程,使用Spark处理日均500GB的日志数据,将数据预处理效率提升30%。
  • 协助搭建模型自动化评估流水线,将模型验证周期从3天缩短至8小时,支持算法团队快速迭代。

项目经历

基于LLM的智能客服问答系统

个人独立项目

2025-03 - 2025-06
  • 基于Llama 3开源模型进行指令微调(SFT),构建垂直领域的客服问答数据集,包含1.2万条高质量问答对。
  • 采用LoRA技术进行参数高效微调,在单卡A100环境下将显存占用降低60%,推理速度提升至45 tokens/s。
  • 集成RAG检索增强生成机制,结合向量数据库Milvus,使回答准确率从78%提升至91%。

城市交通流量预测模型

校企合作项目

2024-09 - 2025-01
  • 利用图神经网络(GNN)建模路网拓扑结构,结合历史GPS轨迹数据,实现对未来15分钟路段流量的精准预测。
  • 设计时空注意力机制捕捉交通流的动态变化,相比传统LSTM模型,预测误差(MAPE)降低了12.5%。
  • 项目成果被应用于广州市部分路口信号灯优化,高峰期平均通行时间缩短约8分钟。

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

LLM微调 (LoRA/P-Tuning) · RAG检索增强 · LangChain · Prompt Engineering

数据处理与工具

Pandas · NumPy · Spark · Docker · Git · Linux

技术类进阶2026/7/21

AI算法工程师简历范文(互联网/人工智能校招)

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