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AI简历就选HI简历下载无水印
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HI简历
AI算法工程师
18800000000hi@hicv.cn
应届生上海市
个人总结
意向岗位为AI算法工程师。主修计算机科学与技术相关课程,熟悉Python与PyTorch,做过医学图像分类与目标检测的课程项目,完成数据清洗、模型训练与超参调优,并用交叉验证对比不同骨干网络。在项目中负责实验记录与结果复盘,能围绕准确率、召回率等指标定位问题并迭代方案,关注模型在真实场景中的稳定性与推理效率。
教育经历
示例大学
2023年09月-2027年06月
计算机科学与技术、人工智能、软件工程、自动化、数学 本科 本科
示例大学计算机科学与技术专业本科在读,核心课程包括机器学习、深度学习、数字图像处理、数据结构与算法、概率统计。课程项目中完成医学影像分类任务,输出数据预处理脚本、训练配置与对比实验报告,整理出可复现的实验流程。
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
参与医学影像分类模型的辅助训练与测试:在导师指导下整理脱敏样本集并编写清洗脚本,用PyTorch搭建基线模型,对比不同学习率与数据增强组合,在实验室内部验证集(约800张图)上记录准确率变化。协助撰写实验记录与周报,与算法、数据标注同学同步问题,推动两轮误判案例复盘,为后续调参提供参考。
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
课程项目,目标是给简历文本与岗位JD打匹配分。负责特征抽取流程:分词、去停用词后用TF-IDF向量化,计算余弦相似度得到初版评分;组织3人小组制定样本标注规则,人工标注约300条样本作为测试口径,按误判类型复盘并调整权重。最终在该测试集上匹配准确率由约62%提升至74%,输出实验报告与改进清单。
图像分类模型实验项目
2023年10月-2024年05月
核心成员
个人实验项目,基于PyTorch复现轻量图像分类网络。负责数据增强与训练脚本,在公开小样本数据集上按固定划分对比学习率、批大小和优化器组合,记录验证集准确率与损失曲线;用脚本汇总实验表格并分析过拟合原因。最终在自建验证集(约1000张图)上准确率由78%提升到85%,形成实验报告和后续调参方向。
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
在校内算法兴趣小组中担任项目协作角色,负责数据集清洗与实验排期,借助版本管理工具同步代码和实验文档;组织小组论文分享会,协调成员分工并整理讨论纪要,推动项目按节点稳定交付并沉淀可复用的实验流程。
荣誉奖项
算法竞赛校赛二等奖
校级优秀科研项目成员
其他
- 技能: 熟悉Python与PyTorch,能独立完成数据清洗、特征工程与模型训练脚本编写;掌握NumPy、Pandas进行数据处理,使用Scikit-learn完成模型评估与交叉验证。; 掌握医学图像分类与目标检测的课程项目流程,包括数据增强、超参调优与骨干网络对比;能围绕准确率、召回率等指标分析误判案例并迭代方案。; 熟悉Git进行实验版本管理,能规范记录实验配置与结果;了解模型评估指标与过拟合分析方法,具备将业务问题转化为算法任务的基础能力。
- 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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