小柚

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个人总结

计算机科学与技术专业应届生,专注大模型算法与金融科技应用。熟练掌握PyTorch框架及Transformer架构,具备从预训练到微调的全流程实战经验。在量化交易信号预测与金融风控场景有深入探索,追求算法在真实业务中的落地价值,期待在AI金融领域持续深耕。

工作经历

大模型算法实习生

蚂蚁集团

2025-07 - 2025-10
  • 参与金融垂直领域大模型的SFT微调工作,基于Llama 3架构构建包含50万条高质量指令的数据集,使模型在金融问答任务上的准确率提升12%。
  • 优化RLHF奖励模型,引入多目标约束机制,解决生成内容合规性问题,将高风险回复率从4.5%降低至1.2%。
  • 协助搭建自动化评估流水线,整合人工反馈与自动指标,将模型迭代验证周期从3天缩短至8小时。

深度学习实验室助理研究员

广东工业大学人工智能研究院

2024-03 - 2024-09
  • 协助导师复现ICLR 2024关于高效参数微调(PEFT)的前沿论文,在显存受限环境下成功部署LoRA算法,将7B参数模型微调显存占用降低60%。
  • 维护实验室GPU集群环境,编写Shell脚本自动化监控资源使用情况,保障课题组每日平均200+ GPU小时的稳定运行。
  • 指导两名本科生完成毕设,涉及数据清洗与基础模型训练,两人均获得优秀毕业论文评级。

项目经历

基于Transformer的量化交易信号预测系统

个人独立项目

2025-03 - 2025-06
  • 设计并实现基于Time-Series Transformer的股价趋势预测模型,引入多头注意力机制捕捉长序列依赖,在沪深300成分股测试集上方向预测准确率达到58.4%。
  • 构建包含量价因子、宏观指标及舆情数据的混合特征工程,通过消融实验验证了多模态输入对模型鲁棒性的贡献,夏普比率较基准LSTM模型提升0.35。
  • 使用PyTorch Lightning重构训练代码,支持多卡分布式训练,将千万级数据量的训练时间从48小时压缩至14小时。

金融风控知识图谱与大模型协同推理

校企合作课题

2024-09 - 2025-01
  • 负责构建企业关联关系知识图谱,利用Neo4j存储超10万实体节点,结合GraphRAG技术增强大模型在企业风险传导分析中的推理能力。
  • 开发提示词工程模板,引导大模型基于图谱路径进行逻辑推导,在虚假交易识别任务中,F1-score达到0.82,优于传统规则引擎15个百分点。
  • 撰写技术报告并参与结题答辩,项目成果被合作银行采纳用于贷前审查辅助系统原型开发。

教育背景

广东工业大学

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 · Shell

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · Hugging Face Transformers · DeepSpeed

算法与模型

Transformer · LLM Fine-tuning (LoRA/P-Tuning) · Reinforcement Learning · Time-Series Analysis

工具与平台

Git · Docker · Linux · Neo4j · MLflow

简历范文进阶2026/7/30

大模型算法工程师简历范文(人工智能/金融科技校招)

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