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HI简历
AI算法工程师
18800000000hi@hicv.cn
应届生淮安市
个人总结
意向岗位为AI算法工程师。主修人工智能与计算机相关课程,熟悉Python及PyTorch框架,做过文本分类与图像识别方向的课程项目,涉及数据清洗、特征构建、模型训练与参数调优,习惯用验证集指标对比方案并记录实验过程。在团队项目中负责算法模块与结果复核,能配合完成从数据处理到效果评估的完整流程。关注文化科技场景下的智能应用,希望在实践中继续积累算法建模经验。
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
本科在读,专业方向为人工智能与计算机相关。修读机器学习、深度学习、数据结构、数据库与数据挖掘等课程。课程项目中完成数据集整理与标注、模型训练与调参,输出可复现的实验记录和对比结果,并撰写项目报告说明方法选择与改进思路。
工作经历
某人工智能实验室
2025年03月-2025年06月
AI算法工程师实习生 算法研发组
参与文化内容标签分类任务,协助完成数据清洗与特征工程,使用Python和scikit-learn构建基线模型。在导师指导下调整超参数,并在内部测试集(500条样本)上对比F1值,协助将分类准确率提升约8%。与产品、数据标注同学协作,整理标注规范并复盘误判案例,输出实验记录文档,支持后续迭代。
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
作为课程项目算法负责人,我围绕简历与岗位JD的文本匹配搭建完整流程:先用TF-IDF与余弦相似度完成初版评分,再制定标注规则,在200对样本上测试,Top-3匹配准确率达到72%。针对误判案例组织小组复盘,调整特征权重与相似度融合策略,最终输出项目报告与可复用评测脚本,为后续迭代提供基线。
图像分类模型实验项目
2023年10月-2024年05月
核心成员
作为个人实验项目核心成员,我基于PyTorch实现图像分类,采用数据增强与迁移学习,在CIFAR-10子集(5,000张)上系统对比不同学习率与批大小,最佳验证准确率达到76%。我记录每轮实验指标并撰写分析报告,提出后续优化方向,同时整理训练配置与随机种子,保证实验可复现,为组内同学提供参考。
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
参与校内人工智能技术社团的算法小组,负责项目任务拆分与进度跟进,组织过两次组内技术分享,整理实验记录与项目文档,协调成员分工并汇总阶段成果,推动项目按计划推进,同时协助新成员熟悉模型训练流程与代码规范。
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,能完成数据清洗、特征构建、模型训练与超参数调优,并用验证集指标对比方案效果。; 掌握NumPy、Pandas、Scikit-learn等工具,具备文本分类与图像识别项目实践,习惯记录实验过程并复盘误判案例。; 熟悉Git协作与实验记录规范,能在团队中承担算法模块开发与结果复核,配合完成从数据处理到效果评估的闭环。
- 证书: 全国大学英语六级(CET-6)
- 语言: 英语:CET-6,可阅读英文技术文档与论文;普通话表达清晰。
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