小柚

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个人总结

计算机硕士应届生,专注大模型算法与多模态预训练研究。熟悉Transformer架构底层原理,具备PyTorch大规模分布式训练实战经验。在实习与科研中主导过亿级参数模型的微调与强化学习对齐,致力于将前沿算法转化为实际生产力,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

2025-06 - 2025-12
  • 参与公司自研多模态大模型的预训练阶段优化,基于PyTorch重构了数据加载流水线,将GPU利用率从65%提升至82%,单次训练周期缩短约18%。
  • 负责视觉 - 语言对齐模块的调试,通过引入动态损失权重策略,解决了图文匹配任务中的梯度消失问题,验证集准确率提升4.5个百分点。
  • 协助团队完成千亿参数模型的RLHF(人类反馈强化学习)微调,设计了一套自动化奖励模型筛选机制,减少了人工标注成本约30%。

项目经历

基于Transformer的医疗影像诊断辅助系统

电子科技大学智能医疗实验室

2024-03 - 2025-01
  • 独立设计并实现了一种改进的Vision Transformer架构,针对医疗CT影像的小目标检测难题,引入局部注意力机制,使微小结节检出率从78%提升至86%。
  • 使用Python构建端到端训练框架,在仅有5000张标注数据的少样本场景下,通过自监督预训练策略,将模型收敛速度提升了2倍。
  • 项目成果发表于MICCAI会议(CCF-B类),代码开源后获得GitHub 200+ Stars,并被两家合作医院试点接入。

高并发推荐系统中的序列建模优化

腾讯科技(深圳)有限公司

2024-07 - 2024-10
  • 在暑期实习中负责视频推荐流的排序模型迭代,利用Transformer编码器替换原有的RNN结构,有效捕捉用户长序列行为特征。
  • 通过知识蒸馏技术将大模型压缩至原体积的1/4,在保持AUC指标仅下降0.3%的前提下,将线上推理延迟从45ms降低至12ms,支撑了日均千万级的请求量。

教育背景

电子科技大学

硕士 · 计算机科学与技术

2023-09 - 2026-06

技能专长

核心算法

Transformer架构 · 多模态预训练 · 强化学习 (RLHF) · 对比学习

编程与框架

Python · PyTorch · DeepSpeed · Hugging Face Transformers

工程能力

分布式训练 · 模型量化与剪枝 · CUDA编程基础 · Docker容器化

数据处理

Pandas · Spark · 大规模数据清洗 · 特征工程

热门进阶2026/7/19

大模型算法工程师简历范文(人工智能/互联网校招)

大模型算法工程师 人工智能/互联网 硕士应届生

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核心亮点

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突出 Transformer 架构与多模态大模型预训练项目经验
展示 PyTorch 与强化学习在硕士期间的落地成果

适用人群

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