小柚

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个人总结

计算机科学与技术专业应届生,专注大模型落地与端侧部署。熟悉 PyTorch 框架及 Linux 环境开发,具备从模型量化到服务上线的全流程经验。在智能座舱场景下有实际项目积累,追求代码效率与工程化落地的平衡,期待在 AI 应用层创造价值。

工作经历

AI 算法实习生

小鹏汽车

2025-07 - 2025-10
  • 负责智能座舱语音助手的大模型轻量化工作,基于 PyTorch 对 Llama 系列模型进行 INT8 量化,在车机芯片上推理延迟从 450ms 降低至 180ms。
  • 编写 Linux 下的模型服务脚本,通过多进程复用机制将并发请求处理能力提升了 40%,支撑了内部测试环境的日均 5000+ 次调用。
  • 协助优化 Prompt 工程策略,针对车载特定指令集微调数据集,使意图识别准确率在测试集上提升了 12%。

项目经历

基于 RAG 的车辆维修知识问答系统

个人独立项目

2025-03 - 2025-06
  • 设计并实现检索增强生成(RAG)架构,整合 5 万 + 条汽车维修手册数据,利用 Vector DB 实现毫秒级语义检索。
  • 使用 Python 搭建后端服务,部署量化后的 ChatGLM 模型,在 8GB 显存限制下成功运行,响应速度控制在 2 秒以内。
  • 通过 Docker 容器化封装整个应用,实现了在 Ubuntu Linux 服务器的一键部署,代码开源后获得 150+ Star。

实时交通标志检测与识别

校企合作课题

2024-09 - 2025-01
  • 基于 YOLOv8 改进检测头结构,针对夜间和雨雾天场景增加注意力机制模块,mAP 指标提升 5.4%。
  • 负责模型在 Jetson Nano 嵌入式设备上的移植与加速,利用 TensorRT 进行算子融合,帧率从 15fps 提升至 28fps。
  • 撰写技术文档并录制演示视频,在项目结题答辩中获得“优秀项目”评价,成果被推荐至学院展示区。

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 · ONNX Runtime

模型部署与优化

模型量化 (INT8/FP16) · TensorRT · OpenVINO · 大模型微调

系统与工具

Linux · Docker · Git · CUDA

技术类入门2026/8/4

AI 应用开发工程师简历范文(互联网/智能汽车校招)

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核心亮点

针对互联网/智能汽车校招场景定制
突出 Python/PyTorch/大模型部署技能
展示模型量化与 Linux 实战经验

适用人群

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