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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人工智能工程师
个人总结
人工智能工程师实习生,主修计算机科学与技术,通过课程项目与竞赛积累深度学习、计算机视觉与自然语言处理能力。熟练使用Python、PyTorch及TensorFlow,结合Kaggle与实验室项目提升模型调优与数据工程经验。具备算法复现与结果复盘能力,期望在暑期实习中参与AI系统设计与优化。同时,我注重团队协作与沟通,能够快速融入项目组并推动任务落地,致力于将技术转化为实际业务价值。
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。修读机器学习、深度学习、计算机视觉等核心课程,完成基于ResNet的图像分类项目与基于Transformer的文本情感分析实践,积累模型训练与评估经验。
工作经历
智联科技
2025年03月-2025年06月
人工智能工程师实习生 AI研发中心
参与智能客服系统的意图识别模块开发,负责构建并清洗5万条对话日志,使用BERT模型进行微调训练,将意图分类准确率从82%提升至91%。与产品、后端团队协作完成模型上线,并设计A/B测试方案验证效果,最终使人工客服转接率降低18%。同时沉淀模型评估报告与数据标注规范文档,为后续迭代提供参考。此外,还参与了模型监控与异常检测流程的优化,确保线上服务的稳定性与响应效率。
项目经历
图像分类模型轻量化项目
2024年09月-2025年01月
算法实习生
针对移动端部署需求,基于ResNet-50进行剪枝与量化,使用TensorFlow Lite将模型体积压缩至原大小的30%,推理速度提升2.5倍。与嵌入式团队协作测试边缘设备兼容性,最终在保持95%以上分类精度的前提下成功部署至Demo应用,并输出技术选型对比报告。此外,还对比了不同量化策略对模型精度的影响,为后续项目提供了可复用的优化方案。
多模态情感分析系统
2023年10月-2024年05月
核心成员
设计融合文本与语音特征的情感分析模型,使用PyTorch实现基于Transformer的跨模态注意力机制。在公开数据集上达到F1值0.87,较单模态基线提升6%。与数据标注团队协作构建中英文混合测试集,并开发可视化演示界面,用于团队内部分享与成果展示。同时撰写技术文档,详细记录模型架构与实验过程,便于后续成员复现与改进。
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,组织机器学习读书会与Kaggle实战分享,协调10人小组完成端到端竞赛项目,提升团队协作与项目推进能力。同时负责协会技术培训体系的搭建,定期开展深度学习入门与模型部署工作坊,累计覆盖200+成员,促进技术交流与知识沉淀。
荣誉奖项
Kaggle 竞赛:图像分类项目 Top 10%
校级优秀毕业生
其他
- 技能: 深度学习框架:PyTorch、TensorFlow、Keras;模型压缩与量化:剪枝、TensorFlow Lite;; 自然语言处理:BERT、Transformer、文本分类、情感分析、意图识别;数据处理:Pandas、NumPy、数据清洗、特征工程。; 模型部署与评估:A/B测试、模型评估指标(准确率、F1值)、边缘设备部署、模型可视化。
- 证书: CET-6
- 语言: 英语(CET-6 550分),具备流利的英文文献阅读与学术写作能力;中文普通话(母语),可进行专业交流与报告撰写。
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