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HI简历
大模型推理软件工程师（推理框架方向）
18800000000hi@hicv.cn
应届生北京
个人总结
意向岗位为大模型推理软件工程师（推理框架方向）。在课程与项目中，我使用PyTorch完成模型训练与推理部署，并基于TensorRT、vLLM进行推理加速与显存优化；通过C++扩展和CUDA算子调优，将端到端延迟降低约30%。熟悉Python/C++混合编程，具备框架二次开发与性能分析经验。
教育经历
示例大学
2023年09月-2027年06月
计算机类、人工智能类、软件工程、电子信息类 本科 本科
主修计算机类、人工智能类、软件工程、电子信息类相关课程，包括深度学习、编译原理、高性能计算、操作系统。课程项目中，基于PyTorch实现Transformer推理流程，完成KV Cache优化与批处理调度，并输出可复现的性能测试报告。
工作经历
某互联网产品团队
2025年03月-2025年06月
大模型推理实习生 推理引擎组
参与内部推理服务性能摸底，协助搭建基于PyTorch与ONNX Runtime的对比测试环境，负责整理不同batch size与序列长度下的延迟、吞吐数据。使用Python编写压测脚本，用Nsight Systems采集GPU侧时间线，定位到KV Cache重复分配与算子调度开销问题。与框架工程师协作，协助将部分算子替换为融合实现并复测。在单卡A10测试环境下，端到端延迟下降约18%，吞吐提升约12%，结论已写入组内性能分析文档。
项目经历
课程项目：轻量级LLM推理框架原型
2024年09月-2025年01月
项目负责人
在深度学习系统课程中，带领3人小组实现支持动态批处理的推理原型。负责设计请求调度与KV Cache管理模块，使用C++编写核心调度逻辑，Python完成接口封装与测试。通过合并同长度请求、预分配缓存块，减少重复计算。在课程提供的单卡RTX 3090环境、固定100条测试请求下，平均首token延迟降低约22%，吞吐提升约15%。与组员协作完成代码评审与实验报告，项目获课程优秀评定。
个人项目：算子融合与量化推理实验
2023年10月-2024年05月
独立开发者
为理解推理优化技术，个人复现了LayerNorm与线性层融合、INT8量化推理流程。使用PyTorch与TensorRT Python API，在自建的小型Transformer模型上对比FP16与INT8表现。通过校准集统计激活范围，调整量化粒度。在个人笔记本RTX 3060、固定128条样本下，显存占用下降约35%，单步推理耗时减少约20%。整理实验记录与踩坑笔记，形成可复用的量化配置说明。
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
担任校人工智能社团技术组负责人，牵头组织推理框架学习小组，带领组员完成开源大模型部署与性能对比，定期分享 TensorRT、vLLM 等框架使用经验；同时参与院级项目答辩，负责进度同步与文档整理，协调分工推动项目按期交付，积累了团队协作与工程管理经验。
荣誉奖项
校级优秀学生
深度学习系统课程实践项目优秀成果
其他
- 技能: 熟悉 PyTorch 与 ONNX Runtime 推理流程，掌握动态批处理、KV Cache 管理及显存占用分析等基础优化方法。; 掌握 Python/C++ 混合编程，能使用 CUDA 与 Nsight Systems 进行算子级性能采集与瓶颈定位。; 熟悉 TensorRT 与 vLLM 推理加速工具链，了解 INT8 量化校准与算子融合的工程实现思路。
- 证书: CET-6
- 语言: 英语CET-6，可阅读英文技术文档与论文；普通话标准。
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