小柚

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个人总结

计算机科学与技术专业应届生,专注于机器学习与深度学习算法研究。熟练掌握Python及PyTorch、TensorFlow框架,具备扎实的数学基础与代码落地能力。曾在头部互联网大厂实习,参与过亿级数据量的模型训练与优化,对推荐系统与风控算法有深入理解。渴望在金融科技或通信领域挑战高并发场景下的算法工程化落地。

工作经历

AI算法实习生

蚂蚁集团

2025-07 - 2025-10
  • 参与智能风控部门的反欺诈模型迭代,基于图神经网络(GNN)重构异常交易识别模块,利用PyTorch实现自定义算子,将模型对复杂团伙作弊的召回率提升了12%。
  • 负责海量日志数据的清洗与特征工程,使用Spark处理日均200GB的原始数据,构建了包含用户行为序列的50+维新特征,显著降低了线上模型的误报率。
  • 协助优化模型推理服务,通过算子融合与量化技术,将核心接口在GPU集群上的平均响应时间从45ms降低至28ms,支撑了双十一期间的高并发流量。

项目经历

基于多模态融合的金融舆情情感分析系统

个人独立研发

2025-01 - 2025-06
  • 针对财经新闻文本与股价走势图的关联性,设计并实现了一个多模态深度学习模型。使用BERT提取文本语义,ResNet提取K线图特征,通过注意力机制进行融合,在自建数据集上达到了88.5%的情感分类准确率。
  • 解决了长序列文本训练显存溢出的问题,采用梯度检查点技术(Gradient Checkpointing),在单卡24G显存下成功训练了参数量达3亿的模型,训练速度提升约30%。
  • 将模型封装为RESTful API服务,并编写了完整的Docker部署文档,项目代码开源后在GitHub获得200+ Star。

大规模稀疏特征推荐系统复现

校内科研课题

2024-09 - 2024-12
  • 复现DeepFM与DCN经典推荐算法,使用TensorFlow构建端到端的训练流水线。针对电商场景下的稀疏特征,设计了混合嵌入层(Embedding Layer),有效缓解了冷启动问题。
  • 在公开数据集Criteo上进行验证,通过调整网络结构与超参数搜索,使AUC指标从基准线的0.78提升至0.81,撰写技术报告一篇并在校内学术论坛分享。

教育背景

广东工业大学

本科 · 计算机科学与技术

2022-09 - 2026-06

技能专长

编程语言

Python · C++ · SQL · Shell

深度学习框架

PyTorch · TensorFlow · Keras · Scikit-learn

算法领域

机器学习 · 深度学习 · 自然语言处理 · 推荐系统 · 图神经网络

工具与平台

Git · Linux · Docker · Spark · Hadoop

技术类进阶2026/4/5

AI算法工程师简历范文(互联网/金融科技/通信校招)

AI算法工程师 互联网/金融科技/通信 应届生

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核心亮点

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突出Python、PyTorch、TensorFlow技术栈
展示机器学习与深度学习实战项目

适用人群

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