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求职者
13800000000candidate@example.com
人工智能方向求职者北京市机器学习工程师
个人总结
我是2026届人工智能专业本科生,系统学习机器学习、深度学习与数据挖掘课程。曾在某公司担任机器学习工程师实习生三个月,参与用户行为数据清洗、特征构造与分类模型训练,协助完成离线评估和实验记录整理。课程项目中担任负责人,用Python和PyTorch搭建模型并撰写实验报告。我注重流程可复现,能清晰说明数据、方法与结果,希望从事机器学习工程相关工作。
教育经历
示例科技大学
2022年09月-2026年06月
人工智能 本科 本科
就读于示例科技大学人工智能专业,2026届本科。主修机器学习、深度学习、数据结构、概率统计与数据库等课程,完成课程实验与课程设计,具备Python编程、数据处理和模型训练基础。
工作经历
某公司
2025年03月-2025年06月
机器学习实习生 算法研发部
参与电商推荐场景的模型迭代,协助清洗用户行为日志,使用Python和Pandas完成特征构造与筛选;基于PyTorch训练排序模型,协助进行超参数调优与离线评估。与产品、后端同事协作配置A/B测试,跟踪小流量实验效果。协助将模型部署至预发布环境,在测试集上AUC提升0.02,线上点击率相对提升1.5%,结果基于两周实验数据。
项目经历
校园二手交易价格预测系统
2024年09月-2025年01月
课程项目负责人
负责数据爬取、清洗与特征工程,使用Python、Pandas和LightGBM构建回归模型,并与两名同学协作完成前端展示。在1000条测试样本上,模型MAE为13.5元,较线性回归基线降低15%。补充类别特征编码与交叉验证流程,提升稀疏品类稳定性,为课程报告提供可复现实验结论。
实验室行人检测模型轻量化
2023年10月-2024年05月
实验项目成员
针对边缘设备部署需求,使用PyTorch实现通道剪枝,并协助测试推理速度。在实验室服务器上,模型体积压缩55%,推理速度提升1.6倍,mAP仅下降1.5%。与博士生合作完成实验报告,未涉及生产部署。整理剪枝敏感度分析表,帮助团队确定各层保留比例,为后续量化实验提供参考。
社团和组织经历
校内学生组织
2023年09月-2024年06月
学生组织成员 活动组
在校期间加入学院科技创新协会,担任活动组成员,参与组织机器学习入门分享会与校园编程练习活动,负责签到、场地协调和材料整理,协助完成两场面向低年级同学的实践交流。
荣誉奖项
校级大学生数学建模竞赛二等奖
院级人工智能课程设计优秀项目奖
其他
- 技能: 熟练使用Python与PyTorch搭建分类、回归模型,掌握特征工程、交叉验证与超参数调优流程; 能使用Pandas、NumPy完成数据清洗与特征构造,借助Matplotlib输出实验对比图表; 了解Scikit-learn常用算法与评估指标,可独立完成离线实验记录与结果复现
- 证书: 全国计算机等级考试二级(Python)
- 语言: 大学英语六级(CET-6),具备英文技术文档阅读与书面沟通能力;普通话二级甲等。
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