优贝在线2026秋招：韶关本地岗不限专业，福利成谜投前必看
优贝在线2026秋招启动，韶关本地岗不限学历专业。作为百人规模教培机构，薪资福利未公开。本文基于简章分析岗位性价比、竞争烈度及投递策略，助应届生判断是否值得投入。
小柚
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个人总结
计算机科学与技术专业应届生，专注大模型算法与金融科技应用。熟练掌握PyTorch框架及Transformer架构，具备从预训练到微调的全流程实战经验。在量化交易信号预测与金融风控场景有深入探索，追求算法在真实业务中的落地价值，期待在AI金融领域持续深耕。
工作经历
大模型算法实习生
蚂蚁集团
- 参与金融垂直领域大模型的SFT微调工作，基于Llama 3架构构建包含50万条高质量指令的数据集，使模型在金融问答任务上的准确率提升12%。
- 优化RLHF奖励模型，引入多目标约束机制，解决生成内容合规性问题，将高风险回复率从4.5%降低至1.2%。
- 协助搭建自动化评估流水线，整合人工反馈与自动指标，将模型迭代验证周期从3天缩短至8小时。
深度学习实验室助理研究员
广东工业大学人工智能研究院
- 协助导师复现ICLR 2024关于高效参数微调（PEFT）的前沿论文，在显存受限环境下成功部署LoRA算法，将7B参数模型微调显存占用降低60%。
- 维护实验室GPU集群环境，编写Shell脚本自动化监控资源使用情况，保障课题组每日平均200+ GPU小时的稳定运行。
- 指导两名本科生完成毕设，涉及数据清洗与基础模型训练，两人均获得优秀毕业论文评级。
项目经历
基于Transformer的量化交易信号预测系统
个人独立项目
- 设计并实现基于Time-Series Transformer的股价趋势预测模型，引入多头注意力机制捕捉长序列依赖，在沪深300成分股测试集上方向预测准确率达到58.4%。
- 构建包含量价因子、宏观指标及舆情数据的混合特征工程，通过消融实验验证了多模态输入对模型鲁棒性的贡献，夏普比率较基准LSTM模型提升0.35。
- 使用PyTorch Lightning重构训练代码，支持多卡分布式训练，将千万级数据量的训练时间从48小时压缩至14小时。
金融风控知识图谱与大模型协同推理
校企合作课题
- 负责构建企业关联关系知识图谱，利用Neo4j存储超10万实体节点，结合GraphRAG技术增强大模型在企业风险传导分析中的推理能力。
- 开发提示词工程模板，引导大模型基于图谱路径进行逻辑推导，在虚假交易识别任务中，F1-score达到0.82，优于传统规则引擎15个百分点。
- 撰写技术报告并参与结题答辩，项目成果被合作银行采纳用于贷前审查辅助系统原型开发。
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 · Shell
深度学习框架
PyTorch · TensorFlow · Hugging Face Transformers · DeepSpeed
算法与模型
Transformer · LLM Fine-tuning (LoRA/P-Tuning) · Reinforcement Learning · Time-Series Analysis
工具与平台
Git · Docker · Linux · Neo4j · MLflow
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核心亮点
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适用人群
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