小柚

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个人总结

计算机科学与技术专业应届生,专注大语言模型应用落地与RAG系统开发。熟悉Python全栈开发,具备智能体编排与提示工程实战经验。曾在互联网大厂实习,独立搭建过垂直领域知识库问答系统,致力于用AI技术解决消费品数字化场景中的实际问题。

工作经历

AI应用开发实习生

美团

2025-07 - 2025-10
  • 参与本地生活业务线的智能客服助手迭代,利用LangChain框架优化RAG检索链路,将回答准确率从78%提升至89%。
  • 设计并实现基于Function Call的智能体工具调用逻辑,支持订单查询、退款流程等5个核心场景的自动化处理,减少人工介入率约35%。
  • 编写高质量的System Prompt与Few-shot示例,针对长尾问题构建动态提示模板,使复杂意图识别的响应时间缩短400ms。

项目经历

消费品行业知识问答机器人

个人独立项目

2025-03 - 2025-06
  • 搭建基于Llama 3与Milvus向量数据库的垂直领域问答系统,整合某知名美妆品牌的产品手册与售后政策文档共2000+篇。
  • 开发混合检索策略(关键词+语义),解决专有名词匹配不准的问题,Top-3召回率达到92%。
  • 部署Streamlit前端界面并接入微信生态,累计模拟测试用户交互500+次,平均响应延迟控制在1.5秒以内。

多模态营销文案生成智能体

校企合作课题

2024-11 - 2025-01
  • 主导开发面向中小商家的营销文案生成Agent,集成文生图模型与文本生成模型,实现“输入卖点->输出图文”的一站式流程。
  • 通过ReAct范式优化智能体推理路径,使其能自主判断何时调用绘图工具或搜索竞品信息,任务完成成功率提升25%。
  • 在学院创新大赛中展示Demo,获得评委关于“商业落地性强”的评价,最终斩获银奖。

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 · SQL · JavaScript

AI框架与模型

PyTorch · LangChain · Llama Factory · Hugging Face Transformers

核心技术

RAG检索增强生成 · Prompt Engineering · Agent智能体开发 · 向量数据库(Milvus/Faiss)

工具与平台

Git · Docker · Linux · AWS/阿里云

技术类入门2026/10/7

AI应用工程师简历范文(互联网/消费品数字化校招)

AI应用工程师 互联网/消费品数字化 应届生

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核心亮点

精准匹配互联网/消费品数字化校招需求
突出Python与大语言模型(LLM)实战项目
展示RAG检索增强与智能体(Agent)开发能力

适用人群

本范文特别适合AI应用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互联网/消费品数字化 行业的核心竞争力。

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