小柚

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个人总结

计算机科学与技术专业应届生,专注大模型算法与应用落地。熟悉Transformer架构及PyTorch框架,具备多模态学习与RAG检索增强生成实战经验。在实习期间参与过亿级数据量的模型微调与推理优化,致力于将前沿AI技术转化为实际业务价值,期待在互联网或金融科技领域深耕。

工作经历

大模型算法实习生

蚂蚁集团

2025-07 - 2025-10
  • 基于PyTorch框架参与金融垂类大模型的SFT微调工作,清洗并构建约50万条高质量指令数据集,使模型在特定金融场景下的回答准确率提升12%。
  • 协助优化RAG检索链路,引入重排序(Re-rank)机制,将知识库检索的Top-5召回率从78%提升至85%,有效降低了模型幻觉产生频率。
  • 负责模型推理服务的量化部署测试,通过INT8量化将显存占用降低40%,在保持精度损失小于1%的前提下提升了服务并发吞吐量。

项目经历

多模态电商商品理解系统

校内科研实验室

2025-03 - 2025-06
  • 设计并实现基于CLIP架构的多模态匹配模型,融合商品图像与文本描述特征,解决传统搜索中语义匹配不准的问题。
  • 针对长尾商品数据稀缺痛点,利用生成式对抗网络合成训练样本,使小众类目商品的识别F1分数提升15个百分点。
  • 独立搭建模型训练流水线,使用Transformer编码器处理序列数据,将单次全量训练时间从12小时缩短至8小时。

基于RAG的智能法律问答助手

个人独立开发

2024-11 - 2025-02
  • 构建包含2万+法律条文的向量数据库,利用LangChain框架搭建检索增强生成(RAG)应用,实现对复杂法律问题的精准定位与回答。
  • 优化Prompt工程策略,设计思维链(CoT)提示模板,使模型在处理多步推理案件时的逻辑连贯性显著改善,用户满意度评分达4.6/5.0。
  • 部署模型至云端服务器,通过API接口提供服务,累计响应查询请求超过3000次,平均响应延迟控制在800ms以内。

教育背景

杭州电子科技大学

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

大模型技术栈

RAG · LoRA微调 · Prompt Engineering · LangChain · Vector Database

工具与平台

Linux · Docker · Git · AWS · Kubernetes

技术类进阶2026/7/22

AI大模型算法工程师简历范文(互联网/金融/游戏校招)

AI大模型算法工程师 互联网/金融/游戏 应届生

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适用人群

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