小柚

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个人总结

计算机科学与技术专业应届生,专注大语言模型应用与微调方向。熟练掌握PyTorch框架及Transformer架构,具备从数据清洗、模型微调到RAG检索增强生成的全链路落地经验。曾在头部互联网公司实习,参与亿级参数模型的垂直领域适配,致力于将前沿算法转化为实际业务价值。

工作经历

AI算法实习生

蚂蚁集团

2025-07 - 2025-10
  • 基于Llama 3基座模型,利用LoRA技术对客服领域的问答数据进行全量微调,使模型在内部测试集上的准确率提升了12%,有效降低了人工客服的介入率。
  • 设计并实现了基于向量数据库的RAG检索增强系统,通过优化切片策略和重排序算法,将长文档问答的响应时间从3.5秒缩短至1.2秒,显著提升了用户交互体验。
  • 参与了模型量化部署工作,协助团队将7B参数模型成功部署至边缘设备,显存占用降低40%的同时保持了95%以上的推理精度。

项目经历

医疗领域知识图谱与大模型问答系统

个人独立项目

2025-01 - 2025-06
  • 构建包含5万+实体节点的医疗知识图谱,利用Neo4j存储疾病、药物及症状间的复杂关系,为模型提供结构化先验知识。
  • 开发了一套自动化数据清洗流水线,处理了约20万条非结构化医疗文本,去重率达到15%,大幅提升了训练数据的质量。
  • 融合知识图谱嵌入与Transformer编码器,解决了通用大模型在专业医疗术语理解上的幻觉问题,在自建评测集上F1值达到0.82。

多模态情感分析助手

校实验室课题

2024-09 - 2024-12
  • 负责视频流数据的特征提取模块,结合CLIP模型与音频频谱分析,实现了对短视频内容的细粒度情感识别。
  • 针对样本不平衡问题,设计了动态加权损失函数,使得少数类情感(如“讽刺”、“焦虑”)的召回率提升了18%。
  • 项目成果被应用于校园心理健康监测平台,累计分析学生上传视频超过3000条,辅助咨询师提前识别潜在风险。

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

大模型技术

LLM Fine-tuning (LoRA/P-Tuning) · RAG · Prompt Engineering · LangChain

工具与平台

Git · Linux · Docker · Neo4j · Milvus

技术类进阶2026/4/13

AI算法工程师简历范文(互联网/IT校招)

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