小柚

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个人总结

计算机硕士应届生,主攻深度学习与量化交易算法。熟悉Transformer架构在时序数据中的应用,具备扎实的数学建模能力。曾在头部券商实习,独立优化高频交易预测模型,实盘回测收益提升显著。追求技术落地,渴望在人工智能与金融交叉领域深耕。

工作经历

量化算法实习生

中信证券

2025-07 - 2025-12
  • 参与部门自研高频交易系统的信号挖掘模块,利用PyTorch重构原有的TensorFlow代码,将单因子计算耗时从45ms降低至12ms,满足了微秒级交易延迟需求。
  • 基于Transformer架构设计多模态融合模型,整合订单簿数据与新闻舆情,在沪深300成分股的回测中,年化夏普比率从1.8提升至2.4。
  • 负责清洗过去5年的Tick级历史数据,编写自动化脚本处理缺失值与异常点,数据可用性提升约15%,为后续模型训练打下基础。

算法研究助理

北邮智能计算实验室

2023-09 - 2025-06
  • 协助导师进行自然语言处理在金融研报分析中的应用研究,构建包含10万+条标注数据的金融情感分析数据集。
  • 提出一种结合知识图谱的文本分类算法,有效解决了专业术语识别率低的问题,测试集准确率提升至92%,相关成果发表于EMNLP 2024。
  • 指导3名本科生完成课程设计,定期组织代码Review与技术分享会,团队整体代码规范度显著改善。

项目经历

医疗影像辅助诊断系统

个人主导项目

2024-03 - 2024-12
  • 针对肺结节CT影像检测,改进Vision Transformer结构,引入局部注意力机制以捕捉微小病灶特征,在公开数据集LIDC-IDRI上mAP达到89.5%,优于基准模型3.2个百分点。
  • 使用Python搭建后端推理服务,通过模型量化与剪枝技术,将模型体积压缩至原大小的40%,在单张显卡上并发处理能力从50QPS提升至120QPS。
  • 撰写技术文档并开源核心代码,项目在GitHub获得300+ Star,被两个医疗AI初创团队参考引用。

教育背景

北京邮电大学

硕士 · 计算机科学与技术

2023-09 - 2026-06

杭州电子科技大学

本科 · 软件工程

2019-09 - 2023-06

技能专长

编程语言

Python · C++ · SQL · Shell

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · Keras · Hugging Face

算法模型

Transformer · LSTM · BERT · ResNet · XGBoost

工具与平台

Git · Docker · Linux · MySQL · Redis

校招简历进阶2026/4/27

人工智能算法工程师简历范文(人工智能/证券/医疗校招)

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