小柚

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个人总结

计算机专业应届生,专注大模型算法与应用落地。熟练掌握PyTorch框架及LLM微调技术(SFT/RLHF),具备Agent智能体开发实战经验。曾在字节跳动实习参与千亿参数模型优化,独立主导过垂直领域知识库问答系统构建。对技术有热情,代码风格严谨,期待在AI前沿领域深耕。

工作经历

大模型算法实习生

字节跳动

2025-07 - 2025-10
  • 参与公司自研千亿参数大模型的指令微调(SFT)工作,负责清洗和构造约50万条高质量指令数据集,通过优化数据配比策略,使模型在内部评测集上的遵循能力提升了12%。
  • 基于RLHF流程协助训练奖励模型,利用PPO算法进行策略优化,解决了模型在长文本生成中的重复啰嗦问题,将人类偏好评分从3.5分提升至4.2分(满分5分)。
  • 编写自动化评估脚本,将模型版本迭代后的回归测试时间从4小时缩短至45分钟,显著提升了团队研发效率。

项目经历

基于RAG与Agent的军工装备知识问答系统

个人独立项目

2025-11 - 2026-02
  • 针对军工领域文档保密性强、专业术语多的特点,设计并实现了一套基于LangChain框架的RAG检索增强生成系统,集成了Milvus向量数据库,实现了毫秒级的知识检索响应。
  • 开发了多Agent协作框架,包含“意图识别”、“文档检索”、“答案生成”三个独立智能体,有效解决了复杂军事装备参数查询中的幻觉问题,准确率较基线模型提升25%。
  • 采用LoRA技术对ChatGLM3-6B模型进行轻量化微调,在单张A100显卡上完成训练,显存占用降低60%,成功部署于本地私有化环境。

电商评论情感分析与摘要生成平台

校企合作项目

2024-09 - 2025-01
  • 利用TensorFlow构建双向LSTM模型对百万级电商评论进行细粒度情感分析,准确率达到91.5%,帮助合作企业快速定位产品负面反馈。
  • 引入TextRank算法自动生成评论摘要,将人工阅读每款商品千条评论的时间从2小时压缩至5分钟,极大提升了运营决策效率。
  • 负责后端API接口开发与Docker容器化部署,支持高并发请求,系统在压力测试下稳定运行,QPS达到500+。

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 · Hugging Face Transformers

大模型技术

LLM微调(SFT/RLHF) · LoRA/P-Tuning · RAG检索增强 · LangChain Agent

工具与平台

Git · Docker · Linux · Milvus · Redis

技术类进阶2026/5/10

AI算法工程师(大模型方向)简历范文(互联网/专业服务/军工校招)

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