海天味业2026春招：佛山宿迁双基地，想进快消巨头先看这三点
海天味业2026春季校招启动，面向本硕博毕业生。本文基于招聘简章拆解岗位分布、佛山与宿迁双基地选择及投递策略，分析快消龙头的稳定性与行业天花板，助你3分钟决定是否值得投递。
小柚
13800138000|xiaoyou_dev@163.com|上海市
个人总结
计算机专业应届生，专注大模型应用落地。熟悉 Transformer 架构与 LangChain 框架，具备 LLM 微调及 Agent 开发实战经验。在实习中独立构建过企业级 RAG 系统，将问答准确率提升至 92%。热衷于探索 AI Agent 在复杂场景下的自主决策能力，期待在一线互联网团队贡献代码价值。
工作经历
AI 算法实习生
字节跳动
- 基于 LangChain 框架搭建内部知识库问答助手，接入公司文档数据，通过优化检索策略将回答相关性从 75% 提升至 92%。
- 参与客服场景下的 LLM 微调项目，使用 LoRA 技术对 7B 参数模型进行指令微调，在测试集上使意图识别准确率提高 15%，同时推理延迟降低 30ms。
- 协助开发自动化数据标注 Agent，利用大模型生成伪标签辅助人工审核，将标注团队的人效提升了 40%。
项目经历
多智能体协作旅行规划系统
个人独立开发
- 设计并实现基于 ReAct 模式的多 Agent 协作框架，包含行程规划、预算控制、景点推荐三个独立智能体，能够自主调用地图 API 和天气接口。
- 针对长上下文记忆丢失问题，引入向量数据库存储历史对话状态，使系统在多轮交互（超过 20 轮）中的任务完成率保持在 85% 以上。
- 项目开源后获得 300+ GitHub Stars，并被社区用于教学演示多智能体通信机制。
垂直领域医疗问答微调实践
校内科研课题
- 收集并清洗 5 万条医疗咨询数据，构建高质量指令微调数据集，使用 PyTorch 复现 QLoRA 微调流程。
- 对比全量微调与参数高效微调的效果，发现在仅训练 0.1% 参数的情况下，模型在医疗实体抽取任务上的 F1 值达到 88%，接近全量微调水平。
- 编写技术博客记录实验过程与踩坑细节，累计阅读量突破 2 万次，帮助多名初学者入门大模型微调。
教育背景
杭州电子科技大学
本科 · 计算机科学与技术
技能专长
编程语言
Python · C++ · SQL
深度学习框架
PyTorch · TensorFlow · Hugging Face Transformers
大模型技术栈
LangChain · LLM 微调 (LoRA/QLoRA) · RAG 检索增强 · Agent 开发
工具与平台
Git · Linux · Docker · Vector Database (Milvus/Faiss)
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核心亮点
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适用人群
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