小柚

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个人总结

硕士应届生,主攻大模型应用与智能体开发。具备扎实的NLP与计算机视觉基础,熟悉RAG检索增强架构。在金融科技场景有落地经验,能独立构建从数据清洗到模型部署的全流程。追求技术实效,致力于用AI解决复杂业务问题。

工作经历

AI算法实习生

蚂蚁集团

2025-06 - 2025-12
  • 参与金融客服智能体开发,基于LangChain框架搭建多轮对话逻辑,将复杂意图识别准确率从82%提升至91%。
  • 负责RAG检索模块优化,引入混合检索策略(向量+关键词),使知识库问答的响应时间缩短40%,幻觉率降低15%。
  • 协助构建金融法规知识图谱,清洗并结构化处理超过5万条监管文档,为模型微调提供高质量语料。

项目经历

基于多模态大模型的票据智能审核系统

北邮人工智能实验室

2024-09 - 2025-05
  • 设计并实现端到端的票据审核Agent,整合OCR技术与LLM推理能力,自动提取发票关键字段并校验合规性。
  • 针对模糊印章和手写体难点,微调LayoutLMv3模型,字段提取F1值达到0.94,优于通用开源模型12个百分点。
  • 部署轻量化模型至边缘设备,通过量化压缩将推理显存占用从16GB降至6GB,满足实时审核需求。

金融市场情绪分析与量化交易信号生成

个人独立项目

2024-03 - 2024-08
  • 爬取并清洗近三年的财经新闻与社交媒体数据,构建包含300万条样本的金融情感数据集。
  • 训练基于BERT的细粒度情感分析模型,不仅判断正负面,还识别“恐慌”、“贪婪”等具体情绪维度,准确率达88%。
  • 将情绪指标接入量化回测框架,在模拟盘中辅助选股策略,年化收益率较基准指数提升8.5%。

教育背景

北京邮电大学

硕士 · 计算机科学与技术

2023-09 - 2026-06

技能专长

编程语言

Python · C++ · SQL · Shell

框架与工具

PyTorch · TensorFlow · LangChain · Hugging Face Transformers · Docker

核心算法

大语言模型微调 · RAG检索增强 · 智能体开发 · OCR文字识别 · 知识图谱

数据处理

Pandas · Spark · Elasticsearch · Milvus向量数据库

技术/算法进阶2026/5/26

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AI应用算法工程师 人工智能/金融科技 硕士应届生

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核心亮点

针对人工智能/金融科技校招场景定制
突出大模型应用与智能体开发项目经验
展示RAG检索增强与自然语言处理实战成果

适用人群

本范文特别适合AI应用算法工程师岗位的求职者参考学习, 通过具体的工作经历和项目经验展示,帮助您了解如何突出人工智能/金融科技 行业的核心竞争力。

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