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HI简历
人工智能研发工程师
18800000000hi@hicv.cn
应届生哈尔滨市
个人总结
意向岗位为人工智能研发工程师。主修人工智能与计算机科学相关课程,熟悉Python及PyTorch、scikit-learn等机器学习框架,具备模型训练、调参与评估的课程项目经验。在课程项目中负责特征工程与实验记录,通过数据增强与超参搜索将验证集准确率提升约6个百分点,能清晰整理结果并复盘迭代。关注检索增强与模型调优方向,期待在真实业务中持续提升工程与算法能力。
教育经历
示例大学
2022年09月-2026年06月
人工智能、计算机科学与技术、软件工程、数据科学 本科 本科
就读于示例大学人工智能相关专业,修读机器学习、深度学习、数据结构、算法设计与分析、数据挖掘等课程。课程项目完成基于卷积神经网络的图像分类实验,使用Python与PyTorch实现数据预处理、模型搭建与训练,并通过调整学习率与批大小使测试集准确率较基线提升约5个百分点。
工作经历
示例行业服务公司
2025年03月-2025年06月
人工智能研发工程师实习生 业务项目组
参与某行业文本分类需求的前期调研,协助整理标注规范与样本清单,使用Python和PyTorch搭建基线模型并做数据清洗与增强。与算法同事和产品对接,按周同步实验记录与问题清单。在内部验证集(约3000条样本)上,基线模型F1较规则方法提升约8个百分点,相关脚本与文档沉淀为团队可复用的实验模板。
项目经历
面向校园问答的检索增强问答课程项目
2024年09月-2025年01月
小组负责人
在课程项目中,针对校园问答资料分散、通用模型回答不准确的问题,负责需求拆解与任务分工。使用Python、HuggingFace与向量检索库构建检索增强问答流程,组织组员完成数据整理、模型微调与对比实验。在自建测试集(200条问题)上,答案命中率较纯生成基线提升约12个百分点,按期完成报告与答辩展示,并沉淀了可复用的检索增强实验流程。
图像分类模型调优个人项目
2023年10月-2024年05月
个人开发者
个人项目,目标是复现并改进轻量图像分类模型。独立完成数据增强、迁移学习与超参搜索,使用PyTorch和TensorBoard记录训练过程,对比不同骨干网络与学习率策略。在公开小样本测试集(约5000张图片)上,验证集准确率较初始基线提升约6个百分点,并整理实验笔记与可复现脚本,为后续课程项目提供调参参考。
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
在校内人工智能项目小组中负责实验排期与任务拆分,协调三名成员分别完成数据清洗、模型训练与结果可视化。每周同步进展并记录问题,推动项目按期完成课程答辩,最终提交可复现的训练脚本与实验报告。
荣誉奖项
校级优秀学生
课程实践项目优秀成果
其他
- 技能: 熟悉Python编程与PyTorch、scikit-learn等机器学习框架,能独立完成数据清洗、模型搭建、训练调参与评估全流程。; 掌握图像分类与文本分类等常见任务的建模方法,了解数据增强、迁移学习与超参搜索等优化策略。; 熟悉TensorBoard等实验记录工具,能够整理实验日志、对比结果并输出可复现的技术文档。
- 证书: CET-6
- 语言: 大学英语六级,可阅读英文技术文档与论文;普通话二级甲等。
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