小柚

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个人总结

计算机科学与技术专业应届生,专注深度学习与大模型算法研究。熟练掌握PyTorch框架及Transformer架构,具备多模态数据建模实战经验。在实习期间参与过亿级参数模型的微调优化,致力于通过算法创新解决复杂场景下的落地问题,期待在人工智能领域深耕。

工作经历

大模型算法实习生

字节跳动

2025-07 - 2025-12
  • 基于PyTorch重构内部对话系统的推理模块,将Transformer层的前向传播效率提升18%,单次响应延迟降低45ms。
  • 参与多模态检索增强生成(RAG)项目,设计图文对齐策略,在内部评测集上将答案准确率从72%提升至79%。
  • 协助团队完成千亿参数模型的量化压缩工作,通过引入混合精度训练,显存占用减少30%且精度损失控制在1%以内。

项目经历

基于多模态Transformer的医疗影像诊断助手

杭州电子科技大学AI实验室

2024-09 - 2025-06
  • 独立搭建端到端的多模态学习框架,融合CT影像特征与电子病历文本,利用改进的Cross-Attention机制实现病灶定位。
  • 在公开数据集LIDC-IDRI上进行验证,模型对肺结节良恶性判断的AUC达到0.91,优于基准ResNet50模型约6个百分点。
  • 编写自动化数据清洗脚本,处理超过5万条非结构化医疗数据,将数据预处理时间从3天缩短至4小时。

轻量化中文大语言模型微调实践

个人开源项目

2025-01 - 2025-04
  • 选取ChatGLM3基座模型,构建包含10万条垂直领域指令的微调数据集,采用LoRA技术进行参数高效微调。
  • 针对法律问答场景优化生成策略,使模型在特定测试集上的法条引用准确率达到85%,推理速度保持在25 tokens/s。
  • 将完整项目代码及权重开源至GitHub,累计获得Star数超300个,并被多个高校NLP课程列为参考案例。

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

核心算法

Transformer · CNN/RNN · GAN · 强化学习 · 多模态融合

工具与平台

Linux · Docker · Git · CUDA编程 · Ray分布式训练

技术/研发进阶2026/6/5

AI 大模型算法工程师简历范文(互联网/人工智能校招)

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