小柚

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个人总结

计算机科学与技术专业应届生,专注于大语言模型微调与生成式AI应用落地。熟悉Transformer架构及PyTorch/TensorFlow框架,具备从数据清洗到模型部署的全流程经验。在实习期间参与亿级参数模型优化,通过Prompt工程显著提升推理效果,致力于在人工智能领域深耕技术。

工作经历

AI算法实习生

字节跳动

2025-06 - 2025-09
  • 参与公司自研大语言模型的SFT(监督微调)工作,基于PyTorch框架对7B参数模型进行指令微调,构建包含5万条高质量指令数据集。
  • 设计并优化Prompt模板,在客服场景测试中使模型回答准确率提升18%,同时通过量化压缩将推理延迟降低30%。
  • 协助团队完成模型在A100集群上的分布式训练调试,解决显存溢出问题,保障训练任务稳定运行。

项目经历

基于Transformer的垂直领域问答机器人

个人独立项目

2025-03 - 2025-06
  • 针对医疗咨询场景,利用HuggingFace库加载预训练BERT模型,使用Python构建数据处理流水线,清洗并标注了1.2万条医患对话数据。
  • 采用LoRA低秩适配技术进行参数高效微调,在测试集上F1值达到0.89,相比全量微调节省显存占用约60%。
  • 封装API接口并部署至云服务器,支持高并发访问,日均响应请求超过2000次,响应时间控制在200ms以内。

多模态图文生成系统研发

校实验室合作项目

2024-10 - 2025-01
  • 负责图像描述生成模块开发,结合CLIP模型与Transformer解码器,实现从图片到自然语言描述的自动生成。
  • 引入注意力机制优化长文本生成质量,在COCO数据集评估中BLEU-4得分提升12%,生成的描述更符合人类语言习惯。
  • 编写C++加速算子替换部分Python后端逻辑,将单张图片的处理耗时从1.5秒缩短至0.8秒。

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

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · HuggingFace Transformers

大模型技术

LLM微调 · Prompt Engineering · LoRA · RLHF · RAG

工具与平台

Git · Docker · Linux · CUDA

简历范文进阶2026/8/8

AI算法工程师(大模型/生成式AI)简历范文(人工智能/互联网校招)

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突出PyTorch/TensorFlow与Transformer架构项目实战经验
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适用人群

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