小柚

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个人总结

人工智能方向硕士应届生,专注大语言模型与自动驾驶算法研究。具备扎实的PyTorch深度学习框架基础,熟悉Transformer架构及模型微调技术。在多个实战项目中主导过从数据清洗到模型部署的全流程,致力于将前沿算法转化为实际生产力。

工作经历

大模型算法实习生

字节跳动

2025-07 - 2025-12
  • 参与公司自研大语言模型的指令微调工作,基于LoRA技术优化模型在垂直领域的回答准确率,使特定场景下的响应质量提升约18%。
  • 负责构建高质量指令数据集,清洗并标注超过5万条行业数据,设计自动化评估脚本将数据验证效率缩短40%。
  • 协助优化推理服务接口,通过量化压缩技术将模型显存占用降低25%,成功支持在单卡环境下的实时推理。

项目经历

基于多模态融合的自动驾驶感知系统

智能驾驶实验室

2024-10 - 2025-06
  • 设计并实现基于Transformer的多传感器融合算法,整合激光雷达与摄像头数据,在复杂天气条件下的目标检测召回率提升至92%。
  • 针对长尾场景进行模型鲁棒性优化,通过引入对抗训练策略,将极端工况下的误检率降低了15%。
  • 主导模型在嵌入式平台的部署测试,利用TensorRT加速推理,将端到端延迟控制在80ms以内,满足实时性要求。

面向代码生成的领域大模型微调

开源社区项目

2024-03 - 2024-09
  • 基于开源基座模型进行全量微调,构建包含Python、C++等多语言的代码生成数据集,模型在HumanEval基准测试中得分达到45%。
  • 开发自动化评测流水线,对比不同微调策略(PPO vs DPO)的效果,最终选定DPO方案使代码可执行率提升12%。
  • 将微调后的模型封装为VS Code插件,累计获得社区下载量超3000次,用户反馈平均编码效率提升20%。

教育背景

北京邮电大学

硕士 · 计算机科学与技术

2023-09 - 2026-06

技能专长

编程语言

Python · C++ · SQL

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · Hugging Face Transformers

核心算法

大语言模型微调 · Transformer架构 · 多模态融合 · 强化学习

工具与平台

Git · Docker · Linux · TensorRT

技术类进阶2026/8/26

AI算法工程师简历范文(人工智能/大模型/自动驾驶校招)

AI算法工程师 人工智能 硕士应届生

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核心亮点

精准匹配人工智能/大模型/自动驾驶校招岗位需求
突出Python、PyTorch/TensorFlow及大语言模型实战项目
展示Transformer架构理解与模型微调优化能力

适用人群

本范文特别适合AI算法工程师岗位的求职者参考学习, 通过具体的工作经历和项目经验展示,帮助您了解如何突出人工智能 行业的核心竞争力。

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