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求职者
13800000000candidate@example.com
人工智能方向求职者北京市NLP工程师
个人总结
我是2026届人工智能专业本科生，系统学习机器学习与自然语言处理课程，熟悉Python、PyTorch及BERT微调流程。课程项目中负责语料构建与基线对比，实习期间参与对话意图识别模块迭代，协助清洗工单、标注意图并整理实验记录。能围绕F1等指标定位问题，持续学习大模型微调与提示工程，期待在校招中积累真实NLP系统经验。
教育经历
示例大学
2022年09月-2026年06月
人工智能 本科 本科
2022年9月至2026年6月就读于示例大学人工智能专业，本科。主修课程包括机器学习、自然语言处理、深度学习、数据结构与算法、概率统计。完成文本分类、命名实体识别等课程实践，具备Python编程与实验分析基础。
工作经历
某公司
2025年03月-2025年06月
NLP算法实习生 智能客服算法组
参与客服对话意图识别模块迭代，协助清洗历史会话并制定标注规范，使用Python与PyTorch对预训练语言模型进行微调，在验证集上对比不同池化策略与学习率。与产品经理确认标签口径，向算法导师汇报实验记录。协助将意图分类准确率从0.76提升至0.83，并整理出可复用的数据预处理脚本。
项目经历
中文新闻文本分类课程项目
2024年09月-2025年01月
项目负责人
负责数据预处理与基线模型对比，组织3人小组分工。使用Python、scikit-learn和PyTorch构建TF-IDF+逻辑回归与BERT微调两套方案，采用5折交叉验证评估。与组员共同核对标签一致性，向助教确认评测指标。在课程测试集上BERT宏F1较基线提升约8个百分点，完成实验报告与代码整理。
校园问答检索式对话系统
2023年10月-2024年05月
项目成员
负责构建问答语料库与检索模块，使用Python、Requests采集公开校园通知，经清洗后形成约1200条问答对。采用BM25与Sentence-BERT进行召回对比，参与设计人工评估标准。与组员协作完成错误分析，最终在自建测试集上Top-3召回率达到0.78，并输出检索性能对比文档。
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
在校期间加入示例大学计算机协会，参与技术分享活动组织，协助整理自然语言处理入门资料并担任小组讨论记录人；同时参加校园志愿活动，负责现场引导与物资清点，具备团队协作与沟通能力。
荣誉奖项
校级学业优秀奖
院级课程项目优秀展示奖
其他
- 技能: 熟悉Python与PyTorch，能完成文本分类、命名实体识别及检索式问答的数据清洗、模型训练与误差分析; 掌握BERT微调与提示工程基础，能围绕F1等评测指标定位问题并输出可复现实验记录
- 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能力；普通话二级甲等。
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