AI 算法工程师（大模型方向）校招简历模板 - 人工智能/汽车/专业服务
专为 AI 算法工程师（大模型方向）校招打造的简历模板，适用于人工智能、汽车及专业服务行业。突出展示 PyTorch、Transformer、LLM 部署、Python、C++等核心技能，帮助应届生在求职中展现技术实力与项目经验，提升面试通过率。
模板亮点
- 突出大模型技术栈展示
- 优化项目经历排版
- 适配校招筛选标准
- 强调核心编程技能
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适用人群
本模板特别适合AI 算法工程师（大模型方向）岗位的求职者使用，具备应届生工作经验的专业人士， 通过技术类风格的设计，帮助您在人工智能 行业中脱颖而出，展现专业形象和核心竞争力。
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模板内容
小柚
个人总结
专注于大模型算法研发与落地，具备扎实的深度学习理论基础。在自动驾驶场景下的多模态感知及车载端侧模型部署有深入实践。熟练掌握 PyTorch 框架与 C++ 高性能推理优化，致力于通过技术创新解决复杂工程问题，期待在智能汽车领域贡献算法价值。
工作经历
AI 算法实习生
小鹏汽车
- 参与车载语音助手的大模型微调项目，基于 LLaMA 架构构建垂直领域语料库，通过指令微调（Instruction Tuning）将特定场景下的意图识别准确率从 82% 提升至 91%。
- 负责模型在 Orin-X 芯片上的量化部署，利用 TensorRT 进行算子融合与精度校准，在保持模型效果损失小于 1% 的前提下，将推理延迟降低 40%，满足实时交互需求。
大模型应用开发实习生
百度智能云
- 协助搭建企业级 RAG（检索增强生成）知识库系统，优化向量检索策略，将长文档问答的首字生成时间（TTFT）缩短至 300ms 以内。
- 编写自动化评测脚本，对多个开源基座模型在客服场景的表现进行横向对比，输出的评估报告被团队采纳作为选型依据，节省了约 2 周的调研时间。
项目经历
基于 Transformer 的多传感器融合感知系统
华中科技大学智能驾驶实验室
- 设计并实现了一种改进的 BEVFormer 算法，引入时序注意力机制处理激光雷达与摄像头数据，有效解决了雨雾天气下的目标漏检问题，测试集 mAP 提升 5.8%。
- 使用 C++ 重构了核心预处理模块，通过内存池管理减少动态分配开销，使数据加载吞吐量提升 2.5 倍，支撑了大规模数据集的高效训练。
教育背景
华中科技大学
本科 · 人工智能
技能专长
编程语言
Python · C++ · CUDA
深度学习框架
PyTorch · TensorFlow · ONNX
大模型技术
Transformer · LLM 微调 · RAG · Prompt Engineering
工具与平台
Git · Linux · Docker · TensorRT
证书资质
NVIDIA DLI - 加速端到端自动驾驶
NVIDIA
英语六级（CET-6）
教育部考试中心
获奖经历
全国大学生智能汽车竞赛一等奖
中国自动化学会
作为算法负责人，带领团队设计视觉导航方案，在全国 300 余支队伍中脱颖而出。
国家奖学金
教育部
表彰在学业成绩及科研创新方面的优异表现，获奖比例为本专业前 2%。
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