小柚

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个人总结

计算机科学与技术专业应届生,专注大模型应用落地与智能体开发。熟悉 LangChain 框架及 RAG 检索增强生成技术,具备从 Prompt 工程到 Agent 编排的全链路实战经验。曾在金融科技场景下独立构建智能客服系统,致力于通过 AI 技术解决复杂业务问题。

工作经历

AI 算法实习生

蚂蚁集团

2025-07 - 2025-10
  • 参与金融智能客服系统的迭代优化,基于 LangChain 框架重构原有问答链路,引入 RAG 技术解决长尾知识检索难题。
  • 设计并调试超过 50 组复杂场景的 Prompt 模板,将意图识别准确率从 82% 提升至 91%,有效降低人工客服介入率约 15%。
  • 协助团队搭建内部 Agent 测试平台,编写自动化评估脚本,将新模型上线前的验证周期从 3 天缩短至 8 小时。

项目经历

基于 RAG 的金融研报智能分析助手

个人独立项目

2025-03 - 2025-06
  • 针对金融研报篇幅长、数据密集的特点,构建基于向量数据库的检索增强生成系统,支持多文档交叉引用与事实核查。
  • 利用 Python 开发自定义 Agent 工具链,实现自动提取财报关键指标并生成可视化图表,用户查询响应时间控制在 2 秒以内。
  • 项目开源后获得 300+ GitHub Stars,并被两个校园创业团队接入使用,累计处理研报文档超 2000 份。

多模态电商评论情感分析系统

课程设计

2024-09 - 2025-01
  • 结合文本与图片信息,利用大模型 API 进行细粒度情感分析,识别用户评论中的潜在投诉风险点。
  • 优化 Prompt 工程策略,通过 Few-Shot Learning 提升模型对讽刺、反语等复杂语气的判断能力,F1 分数达到 0.88。
  • 系统在处理 1 万条测试数据时,误报率低于 5%,为商家提供精准的舆情预警服务。

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 · SQL · JavaScript

大模型技术

Prompt Engineering · RAG · Agent 编排 · LangChain · Fine-tuning

框架与工具

PyTorch · Hugging Face · Docker · Git · Vector Database

通用技能

数据结构与算法 · Linux 环境开发 · 技术文档撰写 · 英语 CET-6

技术类进阶2026/8/24

AI 应用研发工程师简历范文(互联网/金融科技校招)

AI 应用研发工程师 互联网/金融科技 应届生

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