深圳赤湾胜宝旺2026秋招：海工制造硬门槛，这些专业才是“亲儿子”
深圳赤湾胜宝旺2026秋招启动，截止年底。公司专注海工装备制造，船舶、机械、焊接等专业高度对口。非工科背景基本无机会，适合想进实体制造业的应届生。
小柚
13800138000|xiaoyou_dev@163.com|北京市
个人总结
计算机科学与技术专业应届生，专注于机器学习与自然语言处理方向。具备扎实的数学基础与代码能力，熟悉PyTorch深度学习框架。在实习期间参与过千万级数据的模型优化，对大模型微调有实际落地经验。渴望在算法领域深耕，用技术解决真实业务问题。
工作经历
算法实习生
字节跳动
- 参与推荐系统排序模型的迭代优化，基于TensorFlow重构特征交叉层，使线上A/B测试点击率提升4.2%。
- 负责处理日均200GB的用户行为日志，设计自动化ETL流程将数据准备时间从3小时缩短至40分钟。
- 协助导师完成冷启动策略的调研与实验，通过引入图神经网络挖掘用户潜在兴趣，覆盖新用户群体15%。
项目经历
基于Transformer的医疗问答机器人
个人独立项目
- 构建垂直领域医疗问答系统，使用BERT-base进行预训练微调，在自建测试集上F1值达到0.89。
- 针对医疗术语识别难点，设计混合命名实体识别方案，将专有名词召回率提升至92%。
- 部署模型至轻量级服务器，通过量化压缩将推理延迟控制在200ms以内，支持并发请求50QPS。
航空航天故障预测算法竞赛
全国大学生数学建模竞赛
- 针对航空发动机传感器时序数据，搭建LSTM异常检测模型，提前12小时预警潜在故障，准确率达95%。
- 处理不平衡样本问题，采用SMOTE过采样与Focal Loss组合策略，将少数类识别率提高30%。
- 负责撰写论文核心算法部分，团队最终获得省级一等奖（前3%）。
教育背景
西安电子科技大学
本科 · 计算机科学与技术
技能专长
编程语言
Python · C++ · SQL · Shell
深度学习框架
PyTorch · TensorFlow · Keras · Hugging Face Transformers
算法与模型
自然语言处理 · 计算机视觉 · 推荐系统 · 时间序列分析
工具与平台
Git · Linux · Docker · MySQL · Redis
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核心亮点
精准匹配互联网/IT/航空航天校招需求
突出机器学习与深度学习项目实战经验
展示Python、TensorFlow/PyTorch及NLP技术栈
适用人群
本范文特别适合人工智能/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互联网/IT/航空航天 行业的核心竞争力。
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