小柚

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个人总结

计算机科学与技术专业应届生,专注于大语言模型(LLM)应用与NLP算法研究。熟练掌握PyTorch框架及Transformer架构,具备RAG检索增强生成系统的实战落地经验。在蚂蚁集团实习期间参与金融垂类模型微调,有效提升了意图识别准确率。热衷于探索AI技术在金融科技场景的创新应用,期待加入团队共同攻克技术难题。

工作经历

大模型算法实习生

蚂蚁集团

2025-07 - 2025-10
  • 参与金融垂类大模型的SFT(监督微调)工作,基于Llama 3架构清洗并构建包含5万条高质量金融问答对的数据集,使模型在内部评测集上的准确率提升12%。
  • 负责RAG检索链路的优化,引入重排序(Rerank)机制解决长尾知识召回不准的问题,将用户复杂问题的回答满意度从78%提升至89%。
  • 协助搭建模型自动化评估平台,编写Python脚本实现批量测试用例运行,将单次版本迭代的评估耗时从3天缩短至4小时。

项目经历

基于RAG的智能投顾助手

个人独立开发

2025-03 - 2025-06
  • 设计并实现了一套面向理财新手的智能问答系统,利用LangChain框架整合Milvus向量数据库,实现了毫秒级的知识库检索响应。
  • 针对金融术语理解偏差问题,设计了Prompt Engineering策略,结合Few-shot Learning技巧,使模型在专业术语解释任务上的BLEU分数提升0.15。
  • 部署模型至云端服务器,通过量化压缩技术将显存占用降低40%,成功在单卡T4 GPU上实现高并发推理服务。

电商评论情感分析与摘要生成

校实验室项目

2024-09 - 2025-01
  • 基于Transformer架构搭建多任务学习模型,同时完成评论情感极性判断与关键观点抽取,F1-score达到0.92,优于基准BERT模型3个百分点。
  • 负责数据预处理模块,利用正则表达式与规则引擎清洗了10万+条脏数据,显著降低了模型训练过程中的噪声干扰。
  • 撰写技术报告并申请发明专利一项《一种基于注意力机制的短文本情感分析方法》,目前处于实审阶段。

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 · Shell

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · Hugging Face Transformers · LangChain

大模型技术

LLM Fine-tuning (LoRA/P-Tuning) · RAG检索增强生成 · Prompt Engineering · Vector Database (Milvus/Faiss)

工具与平台

Git · Linux · Docker · CUDA · MySQL

技术类进阶2026/6/11

AI大模型算法工程师简历范文(互联网/金融科技校招)

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