普蕊斯2026秋招解读：医药生进CRO赛道值不值得投？
普蕊斯2026秋招已启动，截止12月17日。本文解析SMO行业本质、CRC岗位真实工作状态及投递建议，帮医药应届生判断是否适合进入CRO赛道。
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，专注大模型算法与NLP方向。熟悉Transformer架构及LLM预训练全流程，具备扎实的PyTorch实战经验。在实习与科研中独立复现过多个主流开源模型，善于从数据清洗到模型微调的全链路优化，渴望在人工智能领域深耕。
工作经历
大模型算法实习生
字节跳动
- 参与公司内部百亿参数对话模型的指令微调（SFT）工作，负责构建并清洗约50万条高质量中文指令数据集，通过去重和过滤策略将数据噪声率降低至5%以下。
- 基于PyTorch和DeepSpeed框架优化训练脚本，解决显存溢出问题，将单卡批量大小（Batch Size）提升40%，使整体训练效率提升约15%。
- 协助分析模型在长文本场景下的幻觉问题，通过引入思维链（CoT）数据增强，使模型在逻辑推理类任务上的准确率提升了8个百分点。
项目经历
基于LoRA的垂直领域医疗问答模型优化
个人科研项目
- 针对通用大模型在医疗咨询场景回答不精准的问题，选取Llama-3-8B作为基座，利用低秩适应（LoRA）技术进行参数高效微调。
- 构建包含10万+医患对话的专用数据集，设计动态掩码机制强化关键实体识别，最终模型在医疗评测集CMB-Eval上的得分超越基线模型12%。
- 将模型量化为4-bit版本并部署至本地服务器，推理延迟控制在200ms以内，实现了在消费级显卡上的流畅运行。
轻量级Transformer机器翻译系统实现
课程设计
- 从零使用PyTorch复现Transformer架构，完成英中双向翻译任务，重点攻克了多头注意力机制的位置编码实现难点。
- 在WMT14数据集上进行训练，通过调整层归一化位置和残差连接顺序，使验证集BLEU值达到28.5，优于基础实现版本3.2分。
- 编写了完整的数据预处理流水线，支持子词切分（BPE）和动态批处理，将数据加载速度提升了2倍。
教育背景
广东工业大学
本科 · 计算机科学与技术
技能专长
编程语言
Python · C++ · SQL
深度学习框架
PyTorch · TensorFlow · Hugging Face Transformers
大模型技术
Transformer架构 · LLM预训练 · LoRA微调 · RLHF · Prompt Engineering
工具与平台
Linux · Git · Docker · CUDA · DeepSpeed
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核心亮点
精准匹配大模型算法工程师（互联网/人工智能校招）岗位需求
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适用人群
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