小柚

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个人总结

计算机专业应届生,专注大模型算法与分布式训练方向。熟悉PyTorch框架及多模态模型架构,具备千亿参数模型微调与推理优化实战经验。在实习期间参与过汽车金融场景的垂类模型落地,擅长解决显存优化与长上下文推理延迟问题,致力于通过算法创新提升业务效率。

工作经历

大模型算法实习生

蔚来汽车

2025-07 - 2025-10
  • 参与车载语音助手的大模型微调项目,基于Llama 3架构构建垂直领域语料库,通过LoRA技术将模型在车内指令识别准确率提升了12%。
  • 负责模型量化部署工作,使用INT8量化方案将模型体积压缩至原大小的40%,在车机芯片上的推理延迟从450ms降低至280ms。
  • 协助搭建分布式训练环境,利用DeepSpeed ZeRO-3策略解决了多卡训练中的显存溢出问题,将训练吞吐量提升了1.8倍。

AI实验室研究助理

杭州电子科技大学智能计算实验室

2024-09 - 2025-01
  • 参与实验室与蚂蚁集团合作的“大规模图神经网络预训练”课题,负责清洗和处理亿级节点的交易图谱数据。
  • 优化了图采样算法,将邻居采样的时间复杂度从O(N^2)降低至O(NlogN),使千层图网络的训练成为可能。
  • 复现了GraphBERT论文算法,并在实验室内部基准测试中取得了SOTA效果,相关代码被收录进实验室开源仓库。

项目经历

多模态金融风控大模型研发

个人独立项目

2025-03 - 2025-06
  • 设计并实现了一个融合文本与表格数据的多模态风控模型,采用CLIP架构对齐特征空间,在公开欺诈检测数据集上F1分数达到0.89。
  • 针对长序列交易记录,设计了分段注意力机制,有效处理了超过8k长度的输入序列,相比传统RNN方案训练速度提升3倍。
  • 编写了完整的推理服务接口,支持高并发请求下的动态批处理,单卡QPS从15提升至45。

教育背景

杭州电子科技大学

本科 · 计算机科学与技术

2022-09 - 2026-06

技能专长

编程语言

Python · C++ · SQL · Shell

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · Hugging Face Transformers · DeepSpeed

大模型技术

LLaMA · LoRA微调 · RLHF · RAG检索增强 · 多模态融合

工具与平台

Linux · Docker · Kubernetes · Git · CUDA编程

技术类进阶2026/5/1

大模型算法工程师简历范文(互联网/汽车/金融校招)

大模型算法工程师 互联网/汽车/金融 应届生

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核心亮点

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适用人群

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