小柚

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个人总结

计算机科学与技术专业应届生,专注于深度学习与机器学习算法落地。具备扎实的数学基础,熟练掌握PyTorch与TensorFlow框架。在自动驾驶感知与金融风控领域有实习实战经验,善于将学术理论转化为工程代码。追求算法效率与精度的平衡,期待在人工智能核心岗位贡献价值。

工作经历

AI 算法实习生

蔚来汽车

2025-07 - 2025-10
  • 参与自动驾驶感知组的多传感器融合项目,负责激光雷达点云数据的预处理与特征提取模块优化。
  • 基于PointNet++架构改进局部特征聚合策略,在nuScenes数据集上将车辆检测的mAP提升了4.2%。
  • 协助工程师完成模型在嵌入式平台(Orin-X)的量化部署,通过算子融合将推理延迟从45ms降低至32ms。

数据挖掘实习生

蚂蚁集团

2025-03 - 2025-06
  • 参与信贷风控模型的迭代工作,利用XGBoost和LightGBM构建用户违约概率预测模型。
  • 针对样本不平衡问题,设计了一种动态加权损失函数,使模型对少数类(高风险用户)的召回率提升了8%。
  • 编写Python自动化脚本清洗千万级交易流水数据,将特征工程环节的人力耗时减少了30%。

项目经历

基于YOLOv8的交通标志实时检测系统

个人独立项目

2024-09 - 2025-01
  • 针对复杂天气下的交通标志识别难点,收集并标注了包含雨雾场景的自定义数据集(约5000张)。
  • 引入注意力机制(CBAM)改进YOLOv8主干网络,在保持35FPS实时检测速度的同时,将恶劣天气下的识别准确率提升至91.5%。
  • 使用TensorRT加速推理引擎,成功在树莓派4B上实现端到端的演示系统。

金融舆情情感分析大模型微调

校企合作课题

2024-03 - 2024-08
  • 基于LLaMA-2-7B基座模型,构建包含20万条金融新闻与评论的指令微调数据集。
  • 采用LoRA低秩适应技术进行参数高效微调,显存占用降低60%,模型在金融实体抽取任务上的F1值达到84%。
  • 开发Streamlit前端界面,支持用户输入文本实时输出情感倾向与关键风险点提取。

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 · ONNX

算法与模型

CNN · RNN/LSTM · Transformer · YOLO系列 · PointNet · XGBoost

工具与平台

Git · Linux · Docker · TensorRT · CUDA

简历范文入门2026/4/19

AI 算法工程师简历范文(人工智能/汽车/金融校招)

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