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HI简历
18800000000hi@hicv.cn
应届生杭州市机器学习预训练研究员
个人总结
意向岗位为机器学习预训练研究员。在课程与科研项目中，我使用Python及PyTorch、Transformer等工具，围绕时序预测任务设计预训练目标与微调策略，通过特征工程、对比学习与超参搜索，将验证集R²从0.62提升至0.74，IC由0.031提升至0.046。熟悉数据清洗、分布式训练与模型评估全流程，能结合业务指标定位模型短板并迭代优化。
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、数据科学、统计学 本科 本科
主修计算机科学与技术、人工智能、数据科学、统计学相关课程，包括机器学习、深度学习、概率统计与时间序列分析。课程项目《基于Transformer的时序预测》中，完成预训练与微调流程，输出可复现实验报告，验证集R²达0.74，IC达0.046。
工作经历
示例智能算法团队
2025年03月-2025年06月
机器学习预训练研究员实习生 量化研究组
在示例智能算法团队量化研究组实习期间，我参与金融时序预训练模型的调研与实验。基于Python和PyTorch搭建数据预处理与掩码重建流程，协助研究员对比Transformer与TCN在样本外测试集上的R²与IC表现。我负责特征清洗、实验记录和消融结果整理，与算法研究员和工程同学协作，将IC从0.032提升至0.041，相关脚本已沉淀为团队可复用的实验模板。
项目经历
课程项目：金融时序掩码预训练模型
2024年09月-2025年01月
小组负责人
在课程项目中，我带领4人小组构建金融时序掩码预训练模型。负责数据划分、模型实现与对比实验，使用Python和PyTorch训练Transformer编码器，并在课程指定测试集上评估。通过调整掩码比例和注意力头数，模型R²从0.21提升至0.27，IC从0.028提升至0.036。我协调组员完成实验记录与报告，项目获课程优秀展示。
个人项目：多因子特征筛选与预测实验
2023年10月-2024年05月
独立开发者
为验证特征工程对预测精度的影响，我独立完成多因子特征筛选与预测实验。使用Python、pandas和LightGBM，对公开日频数据做滚动窗口训练，并采用IC均值与R²作为评价指标。通过剔除高相关因子和引入滞后特征，在个人划分的验证集上IC由0.024提升至0.033，R²由0.18提升至0.23。代码与实验日志已整理为个人GitHub仓库。
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
在校数据科学协会担任项目协调，组织3次机器学习主题分享与1次跨专业建模工作坊，负责排期、任务拆解与材料整理，推动20余人小组按节点完成模型复现与结果汇报，具备项目推进与协作沟通经验。
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及PyTorch、TensorFlow框架，能搭建Transformer、TCN等预训练模型并完成掩码重建与微调训练。; 掌握时序预测任务中的特征工程与超参搜索，能使用R²、IC等指标评估模型并完成消融实验。; 熟悉pandas、NumPy与LightGBM，能完成数据清洗、滚动窗口划分和对比实验的完整流程。
- 证书: CET-6
- 语言: 大学英语六级（CET-6），可阅读英文技术文档与论文，能撰写英文实验报告。
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