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HI简历
大模型算法工程师
18800000000hi@hicv.cn应届生北京
个人总结
意向岗位为大模型算法工程师(NLP/多模态/RLHF方向)。在课程与自主项目中实践过Transformer、LoRA微调与指令数据清洗,使用PyTorch完成文本分类与检索增强生成实验,并通过消融对比验证效果。参与过校内科创项目,负责多模态图文匹配模块的模型训练与误差分析,能阅读论文并复现关键思路,注重实验记录与结果复盘。
教育经历
示例大学
2023年09月-2027年06月
计算机科学与技术、人工智能、自然语言处理、机器学习 本科 本科
示例大学计算机科学与技术专业,主修机器学习、自然语言处理、深度学习与算法设计。课程项目完成基于预训练模型的文本摘要系统,对比不同解码策略并整理评测报告;另参与多模态课程设计,实现图文检索基线并分析召回变化。
工作经历
某人工智能实验室
2025年03月-2025年06月
大模型算法工程师实习生 算法研发组
参与中文指令微调数据清洗与格式转换,协助搭建SFT训练脚本并跑通小规模LoRA实验;在单卡A100测试环境下对比3组超参,验证集loss下降约8%。配合算法与产品同学整理badcase、维护实验记录表,输出周报与复现文档,支撑组内模型迭代讨论。此外,参与构建检索增强生成(RAG)的初步流程,完成文档切分与向量化实验,使问答准确率在内部测试集上提升约12%,并协助撰写技术报告。
项目经历
简历岗位匹配模型课程项目
2024年09月-2025年01月
算法负责人
课程项目,构建简历文本与岗位JD的特征抽取流程,使用TF-IDF与句向量相似度完成初版匹配评分;制定样本标注规则,对200条测试样本进行人工校验,误判率约15%。组织3人小组分工复盘误判案例,输出特征优化清单与实验报告,为后续引入微调模型提供基线。在此基础上,尝试引入SimCSE句向量并对比不同池化策略,使匹配准确率提升约6个百分点,相关代码与报告已归档至小组仓库。
图像分类模型实验项目
2023年10月-2024年05月
核心成员
个人实验项目,基于PyTorch完成数据增强、模型训练与验证集评估,在CIFAR-10子集上记录不同学习率和批大小下的指标变化;共完成12组对照实验,最优配置验证准确率约82%。整理实验日志与可视化曲线,输出报告并总结后续优化方向,如引入预训练权重与混合精度训练。进一步尝试CutMix与余弦退火调度,验证准确率提升至85%,并对比了ResNet与ViT在小样本下的表现差异。
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AI技术社团担任项目协调,组织论文分享与代码复现小组,负责排期、任务拆分和进度同步。协助维护实验记录模板,推动组内统一数据与评测口径,使复现结果更易对比和交接。参与策划两场NLP前沿讲座,吸引50余人参与,并整理讲稿与代码仓库供成员复用。
荣誉奖项
校级算法竞赛二等奖
校级优秀科研项目成员
其他
- 技能: 熟悉Python与PyTorch,能独立完成Transformer模型搭建、LoRA微调与SFT训练脚本编写,掌握Hugging Face生态常用工具。; 掌握NLP基础任务如文本分类、检索增强生成与指令数据清洗,具备多模态图文匹配与模型误差分析的项目实践。; 熟悉Git与实验记录管理,能使用NumPy、Pandas进行数据处理,并通过消融实验对比验证模型效果。
- 证书: CET-6
- 语言: 大学英语六级,可阅读英文技术文档与论文;普通话标准。
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