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HI简历
18800000000hi@hicv.cn
应届生北京AI大模型工程师
个人总结
意向岗位为AI大模型工程师，主修人工智能与计算机相关课程，熟悉Python及PyTorch、Transformers等深度学习框架，完成过指令微调与轻量模型训练实践。负责数据清洗、去重与评测集构建，通过准确率与人工评分对比定位问题，形成可复现实验记录，并持续关注大模型训练与推理优化方向，希望在云尖信息深入参与相关研发工作。
教育经历
示例大学
2023年09月-2027年06月
人工智能、计算机科学与技术、软件工程、数据科学与大数据技术 本科 本科
在读人工智能相关专业，系统修读机器学习、深度学习、自然语言处理与数据挖掘等核心课程，课程项目围绕文本分类与指令微调展开。负责训练语料清洗去重、构造指令数据与评测集，搭建可复现实验流程，对比不同超参数下的准确率与人工评分，形成实验报告与代码仓库，为后续大模型实践打下基础。
工作经历
示例智能科技公司
2025年03月-2025年06月
AI大模型实习生 算法研发组
参与组内大模型微调数据准备：清洗约1.2万条业务问答样本，按规则去重、脱敏并标注质量等级，在测试集上使训练数据可用率由约72%提升至91%。协助工程师用Python与PyTorch搭建LoRA微调脚本，在单卡环境下完成3轮小规模训练与参数对比，记录显存占用和收敛曲线。与算法、产品同事对齐评估口径，整理人工评分表并输出周报，推动两轮数据迭代。
项目经历
课程项目：中文问答大模型微调实践
2024年09月-2025年01月
小组负责人
课程项目中带领4人小组，基于开源中文基座模型完成领域问答微调。负责数据构建与训练脚本，用Python、PyTorch和Transformers处理约8千条课程语料，设计LoRA参数对比实验。在固定测试集（500题）上人工评分，回答相关性由基线62%提升至78%，并整理实验记录与复现文档。
个人项目：文本分类模型训练与评估
2023年10月-2024年05月
独立开发
个人项目围绕课程评论情感分类，独立完成数据爬取清洗、分词与标注约6千条样本，用Python和PyTorch训练BERT分类模型。在留出验证集（1200条）上对比3组学习率与批大小，最佳F1约0.86，较逻辑回归基线提升约9个百分点。输出训练日志与误差分析，总结数据噪声对结果的影响。
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
参与校内技术社团的大模型学习项目协作，负责需求拆解、进度跟进与阶段复盘，组织小组分工并协调数据标注与实验排期。整理会议记录与交付清单，推动任务按节点完成，在协作中熟悉了数据流转与实验管理流程，也锻炼了跨组沟通与问题跟踪能力。
荣誉奖项
校级优秀学生
课程实践项目优秀成果
校级人工智能算法竞赛二等奖
其他
- 技能: 熟悉Python编程，掌握PyTorch与Transformers框架，能独立完成LoRA微调脚本编写、训练参数对比与实验记录。; 掌握大模型训练数据处理流程，能完成语料清洗、去重、脱敏与质量标注，并构建固定测试集支撑效果评估。; 熟悉模型评测方法，能结合准确率、F1与人工评分定位问题，输出可复现的实验结论与优化建议。
- 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：母语。
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