参与组内推荐与文本匹配方向的辅助研发：在导师指导下整理业务样本与标注规则，用Python完成特征抽取和TF-IDF基线复现，协助对比不同模型在离线验证集上的排序指标；与数据标注同学对齐口径、与后端同学确认特征回填逻辑，每周同步进展并沉淀实验记录。实习期内协助完成3轮基线迭代，离线评估中匹配准确率相对初版提升约6%（固定验证集，样本量约2000条），相关流程文档被组内后续实验复用。