在课程项目中负责简历文本与岗位JD的特征抽取流程，使用TF-IDF与余弦相似度搭建初版匹配评分，并对比分词与停用词策略对排序结果的影响。整理约500组人工标注样本的标注规则，对误判案例逐条复盘，补充岗位关键词权重。与两名同学协作完成数据清洗和结果核对，在课程测试集上记录准确率与召回率变化，输出实验报告与优化方向，为后续引入语义向量模型提供依据。

个人实验项目基于PyTorch完成小型图像分类任务的数据增强、模型训练与验证集评估，记录不同学习率与批大小下的指标变化，并绘制损失与准确率曲线。使用固定划分的验证集对比实验设置，整理训练日志和误差案例，分析类别不均衡对少数类召回的影响。与同学讨论调参思路并输出实验报告，明确后续优化方向，未涉及生产部署，但完整走通训练评估流程。