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_ai@163.com|北京市
个人总结
专注于大模型架构优化与对齐算法研究，具备扎实的 Transformer 理论基础及 MoE 稀疏化实战经验。在校期间主导过长上下文处理项目，熟悉 SFT 全流程及 RLHF 奖励模型构建。渴望在人工智能前沿领域深耕，通过算法创新解决复杂场景下的模型落地难题。
工作经历
大模型算法实习生
字节跳动
- 参与千亿参数 MoE 模型的稀疏路由机制优化，针对专家负载不均衡问题提出动态门控策略，将专家利用率方差降低 18%。
- 负责长文本场景下的注意力机制改进，引入滑动窗口与分层注意力组合方案，在保持 perplexity 基本不变的前提下，将 32k 上下文推理显存占用减少 25%。
- 协助构建 SFT 指令微调数据集，设计基于困难样本挖掘的清洗流水线，提升下游任务评测准确率约 4.2 个百分点。
NLP 算法工程师（校招提前批）
智谱 AI
- 参与 GLM 系列模型的迭代研发，主要负责多模态对齐模块的数据构造与损失函数调优。
- 针对代码生成任务进行专项 SFT 微调，构建包含 50 万条高质量代码 - 注释对的数据集，使模型在 HumanEval 基准测试中的 Pass@1 指标提升 6.5%。
项目经历
基于 RLHF 的垂直领域对话模型优化
北邮 NLP 实验室
- 独立搭建包含 PPO 算法的强化学习训练框架，针对医疗咨询场景设计多维度奖励函数，解决模型幻觉与安全性问题。
- 对比 DPO 与 PPO 在不同数据规模下的收敛效果，最终采用混合训练策略，使模型在专业问答评测集上的得分从 72 分提升至 81 分。
- 优化 Reward Model 的训练流程，通过成对排序损失函数的加权调整，将人类偏好一致性提升了 15%。
高效长上下文处理架构研究与实现
个人开源项目
- 复现并改进 RingAttention 算法，实现显存受限下的百万 token 级序列训练，在单卡 A100 上成功跑通 128k 长度预训练 Demo。
- 设计基于语义块的关键信息检索模块，在长文档问答任务中，将关键信息召回率提升至 92%，同时推理延迟降低 30%。
- 项目代码已开源至 GitHub，累计获得 400+ Stars，并被两个相关领域研究论文引用。
教育背景
北京邮电大学
硕士 · 计算机科学与技术
武汉理工大学
本科 · 数据科学与大数据技术
技能专长
核心算法
Transformer 架构 · MoE 稀疏化 · RLHF/PPO/DPO · SFT 指令微调 · 长上下文处理
编程框架
PyTorch · DeepSpeed · Megatron-LM · Hugging Face · FlashAttention
工程能力
CUDA 编程 · 分布式训练 · 模型量化 · 推理加速 · Linux 环境开发
语言能力
Python (精通) · C++ (熟练) · 英语 CET-6 (620 分)
大模型算法研究员简历范文（人工智能/大模型校招）
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核心亮点
精准匹配大模型算法研究员岗位需求，突出Transformer与MoE架构实战经验
深度解析SFT监督微调与RL强化学习在项目中的应用，体现应届生稀缺技术栈
完整呈现人工智能/大模型校招简历结构，包含长上下文处理等高价值项目细节
适用人群
本范文特别适合大模型算法研究员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人工智能 行业的核心竞争力。
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