大模型算法工程师简历模板（人工智能/自动驾驶校招）
专为人工智能与自动驾驶领域校招应届生打造的大模型算法工程师简历模板。深度适配Python、PyTorch、Transformer、深度学习及强化学习等核心技能展示，突出科研经历与项目成果。采用清晰的技术栈分区设计，帮助求职者高效呈现算法创新能力与工程落地经验，是计算机、人工智能相关专业毕业生冲击大厂算法岗的理想选择。
模板亮点
- 专为大模型与自动驾驶场景优化
- 突出PyTorch与Transformer技术栈
- 强化科研项目与论文成果展示
- 清晰呈现深度学习与强化学习技能
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适用人群
本模板特别适合大模型算法工程师岗位的求职者使用，具备应届生工作经验的专业人士， 通过技术类风格的设计，帮助您在人工智能 行业中脱颖而出，展现专业形象和核心竞争力。
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模板内容
小柚
个人总结
专注于大模型算法与自动驾驶感知决策的应届硕士毕业生。具备扎实的深度学习理论基础，在Transformer架构优化及强化学习策略训练方面有深入实践。熟悉PyTorch框架，拥有从数据清洗到模型部署的全流程项目经验，致力于通过算法创新解决复杂场景下的自动驾驶长尾问题。
工作经历
大模型算法实习生
小马智行
- 参与城市NOA场景下的多模态大模型微调工作，基于Llama架构构建驾驶行为预测模型，利用真实路测数据完成SFT（监督微调），在复杂路口通行率上提升约12%。
- 负责RLHF（人类反馈强化学习）流程中的数据标注规范制定与奖励模型训练，通过引入专家驾驶轨迹作为偏好数据，有效降低了模型幻觉产生的不合理规划路径，bad case减少15%。
- 优化推理引擎中的显存占用问题，通过量化感知训练（QAT）将模型权重压缩至INT8精度，在保持精度损失小于1%的前提下，推理延迟降低30ms。
深度学习算法助理
百度Apollo
- 协助团队进行感知模块的模型迭代，使用PyTorch重构了旧的检测算法 pipeline，引入了新的数据增强策略，使得小目标（如锥桶、行人）的召回率提升了8个百分点。
- 参与大规模分布式训练任务的调试与维护，熟悉Slurm调度系统及NCCL通信库，成功将千卡集群的训练稳定性从85%提升至98%，缩短了模型收敛周期。
项目经历
基于端到端大模型的自动驾驶仿真系统
北航智能实验室
- 独立设计并实现基于Transformer的端到端驾驶策略网络，输入为多视角摄像头图像，输出为车辆控制指令，在CARLA仿真环境中完成了超过5000公里的无接管测试。
- 针对雨天、夜间等长尾场景数据稀缺问题，利用生成式对抗网络（GAN）合成高保真训练样本，使模型在恶劣天气下的车道保持准确率从78%提升至91%。
- 撰写技术论文一篇，详细阐述了注意力机制在时空序列预测中的应用，代码已开源并在GitHub获得200+ Star。
教育背景
北京航空航天大学
硕士 · 计算机科学与技术
西安电子科技大学
本科 · 智能科学与技术
技能专长
编程语言
Python · C++ · Shell
深度学习框架
PyTorch · TensorFlow · Hugging Face Transformers
算法领域
大语言模型 (LLM) · 强化学习 (RL) · 计算机视觉 (CV) · 端到端自动驾驶
工具与平台
Linux · Docker · Git · CUDA · CARLA仿真
证书资质
NVIDIA DLI - Fundamentals of Deep Learning
NVIDIA
英语六级证书 (CET-6)
教育部考试中心
获奖经历
研究生国家奖学金
教育部
表彰在科研创新及学术成果方面的优异表现。
Kaggle自动驾驶挑战赛银牌
Kaggle
在全球3000+参赛队伍中排名前2%，解决方案采用多模型融合策略。
中国大学生计算机设计大赛一等奖
教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会
参赛作品《基于视觉的盲人辅助导航系统》获得全国总决赛一等奖。
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