小柚

13800138000|xiaoyou_algo@163.com|北京市

个人总结

专注于大模型算法与自动驾驶感知决策方向,具备扎实的深度学习理论基础。熟悉Transformer架构及PyTorch框架,在强化学习与多模态融合方面有实际项目落地经验。追求算法在真实场景中的鲁棒性与实时性,致力于通过技术创新解决自动驾驶长尾问题。

工作经历

大模型算法实习生

字节跳动

2025-06 - 2025-09
  • 参与自动驾驶端到端大模型的预训练与微调工作,基于Transformer架构优化了时空特征提取模块,在nuScenes数据集上将预测准确率提升了4.2%。
  • 负责构建高质量驾驶场景指令数据集,设计自动化清洗流水线,处理超过50万条多模态轨迹数据,将数据标注效率提升30%。
  • 协助团队探索RLHF(人类反馈强化学习)在驾驶策略生成中的应用,通过PPO算法优化模型输出,显著降低了复杂路口的违规率。

项目经历

基于多模态大模型的自动驾驶决策系统

北邮智能交通实验室

2025-03 - 2025-06
  • 独立设计并实现了一套融合视觉与激光雷达点云的感知决策模型,利用Cross-Attention机制对齐多源数据,在仿真环境中将紧急避障响应时间缩短至120ms。
  • 针对雨天和夜间等长尾场景,引入对抗生成网络进行数据增强,使模型在恶劣天气下的目标检测mAP提升了8.5个百分点。
  • 使用PyTorch重构原有TensorFlow代码库,优化显存占用,使得单卡 batch size 从 16 提升至 48,训练速度加快2倍。

轻量级车道线检测算法优化

个人研究项目

2024-10 - 2025-01
  • 提出一种基于轻量化CNN与注意力机制结合的车道线检测网络,在保持精度的前提下将模型参数量压缩至原模型的1/5,适合车载嵌入式部署。
  • 在CULane数据集上进行验证,推理速度达到65 FPS,满足实车实时性要求,相关代码已开源并获得GitHub 200+ Star。

教育背景

北京邮电大学

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

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · Hugging Face Transformers

算法领域

Transformer · 强化学习 (RL) · 计算机视觉 (CV) · 多模态融合

工具与平台

Linux · Docker · Git · CUDA

技术类进阶2026/7/7

大模型算法工程师简历范文(人工智能/自动驾驶校招)

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