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HI简历
18800000000hi@hicv.cn
2026届计算机科学与技术方向求职者上海市算法工程师
个人总结
算法工程师，主修计算机科学与技术，掌握Python、C++及TensorFlow、PyTorch等框架。在校期间主导过基于深度学习的图像识别项目，并在互联网公司算法岗实习中优化推荐系统，将点击率提升12%。具备扎实的数学基础和工程落地能力，善于从业务场景出发设计高效算法。此外，持续关注前沿技术动态，在自然语言处理与计算机视觉领域均有实践积累，能够快速适应新领域并产出可落地的解决方案。
教育经历
示例科技大学
2022年09月-2026年06月
计算机科学与技术 本科 本科
示例科技大学计算机科学与技术专业，主修数据结构、机器学习、深度学习、计算机视觉等课程。课程项目中独立完成基于ResNet的图像分类系统，在测试集上达到94%准确率，并撰写技术报告。
工作经历
智研数据实验室
2025年03月-2025年06月
算法工程师实习生 算法研发组
参与智能风控模型的迭代优化，负责特征工程与模型调参。背景：信贷场景下逾期率偏高，需提升模型区分度。任务：基于历史交易数据构建用户行为特征，并对比XGBoost与LightGBM效果。工具/方法：Python、Pandas、Scikit-learn、Optuna。协作对象：与数据工程师清洗数据，与业务分析师对齐标签定义。结果：模型AUC提升0.03，逾期率预测准确率提高5%，输出优化报告并推动上线。
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
背景：校招场景下简历筛选耗时，需自动化匹配岗位JD。任务：设计文本特征抽取与相似度计算流程。工具/方法：TF-IDF、Word2Vec、余弦相似度、Flask。协作对象：与2名同学分工标注样本、搭建API。结果：匹配准确率82%，误判案例经规则补充后降至15%，项目获课程优秀奖。后续进一步优化了特征工程，引入BERT预训练模型进行语义匹配，将准确率提升至89%，并撰写了技术文档供后续项目复用。
图像分类模型实验项目
2023年10月-2024年05月
核心成员
背景：CIFAR-10数据集上探索轻量级分类模型。任务：对比不同数据增强与学习率策略对精度的影响。工具/方法：PyTorch、Albumentations、TensorBoard。协作对象：与队友共同设计实验方案，独立完成训练与日志记录。结果：最佳模型测试精度达93.2%，整理出包含学习率衰减策略的实验报告。
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
担任校人工智能协会技术负责人，统筹组织算法竞赛培训与项目实践，协调20人团队完成基于NLP的校园问答系统，获得校级优秀项目奖。通过定期技术分享与代码审查，提升团队整体开发效率，并推动协会与多家企业建立合作，引入真实业务场景供成员实践，累计培养50余名具备工程能。
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: Python、PyTorch、TensorFlow；熟悉深度学习模型训练与调优，具备图像分类与推荐系统项目经验。; 特征工程、模型评估、XGBoost、LightGBM；掌握数据清洗与实验记录方法，能独立完成模型迭代。; NumPy、Pandas、Scikit-learn、Optuna；擅长超参数优化与业务场景下的算法落地。
- 证书: CET-6
- 语言: 英语六级（CET-6），可流畅阅读英文技术文档与论文。
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