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HI简历
联系方式
18800000000
hi@hicv.cn
求职意向
2026届计算机科学与技术方向求职者
上海市
算法工程师
个人总结
算法工程师，熟练掌握Python/C++，深入理解Transformer、CNN等模型，在推荐系统项目中通过特征工程和模型调优将CTR提升18%。具备扎实的数学基础和工程落地能力，能独立完成从数据处理到模型部署的全流程。同时具备良好的团队协作与沟通能力，能够高效推动项目进展，持续关注前沿技术并积极应用于实际场景。
教育经历
示例科技大学
2022年09月-2026年06月
计算机科学与技术 本科 本科
主修机器学习、深度学习、数据结构与算法，课程项目实现基于PyTorch的语义分割模型，在Cityscapes数据集上达到74.2% mIoU，并撰写技术报告。此外，参与校企合作项目，利用图神经网络优化推荐系统，在公开数据集上AUC提升3.5%，相关成果已整理为课程论文。
工作经历
视界数据科技
2025年03月-2025年06月
算法实习生 AI研发部
在电商商品图像检索任务中，负责数据清洗与特征提取流程搭建。使用ResNet50预训练模型提取图像特征，结合Faiss库构建近邻检索索引。与后端工程师协作完成API部署，将单次检索耗时从350ms降至95ms，召回率提升至87.3%，支撑业务方快速迭代选品策略。此外，针对长尾商品识别难题，引入难例挖掘策略，将Top-5召回率提升至92.1%，并撰写技术文档供团队复用。
项目经历
智能简历解析与匹配系统
2024年09月-2025年01月
算法核心
基于BERT模型搭建简历文本与岗位JD的语义匹配模块，覆盖300+岗位方向。使用PyTorch进行微调，设计正负样本对训练策略，联合组内同学标注2,000条数据。实验对比三种样本均衡方法后，F1分数达到0.82，较基线提升了8个百分点。后续进一步优化模型推理速度，通过模型剪枝和量化将单次推理时间降低40%，并封装为RESTful API供前端调用。
小样本图像分类挑战赛
2023年10月-2024年05月
团队负责人
针对50类细粒度鸟种识别任务，采用EfficientNet-B0配合CutMix数据增强。使用ProtoNet原型网络进行元学习训练，在仅提供5张标注样本的设定下达到73.6%的测试准确率。撰写实验报告并组织组会分享迁移学习技巧，获导师推荐收录至实验室技术博客。同时尝试引入自监督预训练策略，进一步将准确率提升至76.1%，验证了方法的泛化能力。
社团和组织经历
学生发展中心
2023年09月-2024年06月
项目与活动负责人 学生组织
担任校AI创新实验室项目组长，协调5人团队完成医疗影像辅助诊断系统，负责数据清洗与模型训练，项目获校级优秀结题。同时主导实验室技术分享会，组织成员学习最新论文并复现经典模型，累计开展12期活动，有效提升团队整体算法能力。
荣誉奖项
算法竞赛校赛二等奖
校级优秀科研项目成员
其他
- 技能: 深度学习框架：PyTorch、TensorFlow；模型优化：剪枝、量化、蒸馏；部署工具：ONNX、TensorRT。; 特征工程：数值/类别/文本特征构造、PCA降维、GBDT特征组合；评估指标：AUC、NDCG、Recall@K。; 分布式训练：DataParallel、Horovod；实验管理：MLflow、Weights & Biases；代码规范：Git、Code Review。
- 证书: CET-6
- 语言: 中文(母语)，英语(CET-6 580)，能快速阅读英文技术文档与论文。
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