参与文本分类与岗位匹配方向的辅助研发：在导师指导下清洗约1.2万条脱敏招聘文本，完成分词、去重与标签对齐；协助搭建PyTorch基线模型，按实验记录表对比学习率与批大小，在固定验证集（约2000条）上使F1由0.71提升至0.78。与数据标注同学核对规则、向工程同事同步训练脚本，并整理英文论文与框架文档要点供组内复用。