小柚

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个人总结

硕士应届生,主攻深度学习与强化学习在金融风控及物流调度中的落地应用。熟悉PyTorch底层机制,具备从数据清洗到模型部署的全链路经验。在校期间主导多个高并发场景下的算法优化项目,代码风格严谨,对解决长尾分布数据问题有独到见解,期望在人工智能核心领域持续深耕。

工作经历

算法实习生

京东物流

2025-06 - 2025-09
  • 参与智能仓储路径规划项目,针对传统A*算法在动态障碍物场景下耗时过长的问题,引入深度强化学习模型进行预训练,将平均路径规划响应时间从450ms降低至120ms。
  • 负责清洗并标注超过50万条仓储物流轨迹数据,设计了一套自动化异常检测脚本,将数据预处理效率提升了40%,有效支撑了后续模型的收敛速度。

算法助教

北京邮电大学

2024-09 - 2025-01
  • 协助教授讲授《机器学习》课程,负责编写3个核心实验的参考代码与文档,帮助学生理解反向传播与梯度下降的数学原理。
  • 批改超过200份作业并组织答疑会,针对学生普遍存在的模型调参困惑,整理了一份常见超参数优化指南,被学院采纳为官方辅导材料。

项目经历

基于图神经网络的金融反欺诈系统

北邮智能金融实验室

2024-10 - 2025-05
  • 针对金融交易中的团伙欺诈行为,构建异构图神经网络模型,通过捕捉用户与设备间的复杂关联关系,在测试集上将欺诈识别的召回率提升了18%。
  • 使用PyTorch Geometric框架重构原有TensorFlow代码,优化显存占用,使得单卡可训练的样本批次大小(Batch Size)扩大了3倍,加速了模型迭代周期。

高频交易场景下的量化预测模型

个人独立研究

2025-01 - 2025-03
  • 利用LSTM与Attention机制融合多源市场数据,构建短期价格趋势预测模型,在回测实验中相比基准策略年化收益率提高了12%,最大回撤控制在8%以内。
  • 设计了自适应学习率调整策略,解决了模型在极端行情下容易过拟合的问题,确保了策略在不同市场波动率环境下的鲁棒性。

教育背景

北京邮电大学

硕士 · 计算机科学与技术

2023-09 - 2026-06

技能专长

编程语言

Python · C++ · SQL

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · Scikit-learn

算法领域

机器学习 · 深度学习 · 强化学习 · 图神经网络

工具与平台

Linux · Docker · Git · Hadoop

技术类进阶2026/10/30

算法工程师简历范文(人工智能/金融/物流校招)

算法工程师 人工智能/金融/物流 硕士应届生

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核心亮点

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突出Python与PyTorch深度学习项目经验
展示数据结构与机器学习算法落地能力

适用人群

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