新能德2026暑期实习：东莞制造大厂岗位与薪资解读
解析东莞新能德2026暑期实习招聘，涵盖供应链、研发及质检岗。明确CNC与三次元技术员月薪7-10K，分析制造业稳定性与技术积累价值，助应届生判断投递性价比。
小柚
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个人总结
计算机专业硕士应届生，主攻深度学习与量化金融交叉领域。熟悉Transformer架构及PyTorch框架，具备证券行情预测与医疗影像分析实战经验。曾在头部券商实习，独立构建多因子选股模型，追求算法在真实业务场景中的落地效能。
工作经历
人工智能算法实习生
中信证券
- 基于LSTM与Transformer混合架构搭建日内高频交易信号预测模型，利用过去3年的Tick数据训练，将短期价格趋势预测准确率提升了8.5%。
- 负责清洗和处理日均20GB的行情日志数据，编写自动化脚本将特征工程耗时从4小时缩短至45分钟，支持投研团队快速迭代策略。
- 参与开发智能研报摘要系统，微调BERT模型提取关键财务指标，辅助分析师将单篇研报阅读时间平均减少30%。
算法研发助理
星辰科技
- 协助优化公司核心推荐系统的排序模型，引入Wide&Deep架构，使得测试集上的AUC指标从0.78提升至0.81。
- 负责模型线上部署的监控报警模块开发，通过设定动态阈值，成功将模型异常波动的发现时间从平均2小时缩短至15分钟内。
项目经历
基于多模态融合的肺部CT影像辅助诊断系统
北邮-某三甲医院联合实验室
- 设计并实现基于3D ResNet与Attention机制的病灶分割网络，在公开数据集LIDC-IDRI上达到0.89的Dice系数，优于基准模型4个百分点。
- 针对医疗数据样本不平衡问题，提出一种动态加权损失函数，使微小结节（直径<5mm）的召回率从62%提升至78%。
- 使用PyQt5封装算法接口，交付给医院放射科进行小规模试用，协助医生在初筛阶段排除约40%的阴性样本。
面向量化选股的自然语言情绪因子挖掘
个人研究项目
- 爬取并结构化处理财经新闻及社交媒体评论共计50万条，利用FinBERT模型构建市场情绪指数，该指数与沪深300指数相关性达0.65。
- 将情绪因子融入传统多因子选股框架，回测数据显示在2023年震荡市环境下，策略年化超额收益提升约3.2%，最大回撤降低1.5%。
- 独立完成从数据清洗、模型训练到策略回测的全流程代码编写，代码库已在GitHub开源并获得100+星标。
教育背景
北京邮电大学
硕士 · 计算机科学与技术
杭州电子科技大学
本科 · 电子信息工程
技能专长
编程语言
Python · C++ · SQL · Shell
深度学习框架
PyTorch · TensorFlow · Hugging Face Transformers · Scikit-learn
算法与模型
Transformer · LSTM · ResNet · BERT · GNN · 强化学习
工具与平台
Git · Docker · Linux · MySQL · Redis · Kubernetes
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