机器学习高级算法工程师
机器学习高级算法工程师
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机器学习实习生
教育背景
北京邮电大学
211双一流
计算机科学与技术 硕士
北京2024年9月 - 2027年6月
研究方向为推荐系统与深度学习，GPA 3.8/4.0。
武汉理工大学
211双一流
软件工程 本科
武汉2020年9月 - 2024年6月
相关课程：机器学习、数据挖掘、概率统计。
技能
Python
PyTorch
SQL
机器学习
深度学习
Linux/Git
荣誉奖项
全国大学生数学建模竞赛 省一等奖
校级一等奖学金
中国大学生计算机设计大赛 省二等奖
课外活动
机器学习算法小组
研究生算法兴趣小组/组长
北京2024年10月 - 至今
- 组织每周论文分享，累计完成12篇推荐系统与CV论文精读。
- 带领3人小组完成Kaggle入门赛，进入前15%。
志愿服务经历
机器学习朋辈讲师
学院学业互助中心
线上2025年3月 - 至今
- 为低年级同学讲授Python与机器学习入门，累计授课8次、覆盖60余人。
个人总结
计算机科学与技术专业在读硕士，具备扎实的机器学习与深度学习基础，熟练使用Python、PyTorch与SQL完成建模与数据处理。曾在互联网公司算法团队实习，参与推荐模型优化并提升线上指标。希望以机器学习实习生岗位深入模型工程落地。
项目经验
电商推荐召回模型优化
2025年3月 - 2025年8月
算法负责人
- 基于PyTorch搭建双塔召回模型，在公开数据集上Recall@20提升6.2%。
- 完成特征工程与负采样优化，训练效率提升约30%。
商品图像分类系统
2024年9月 - 2025年1月
核心开发
- 使用CNN与数据增强实现商品图像分类，测试集准确率达92.5%。
- 完成模型量化与推理加速，单张图片推理耗时降低40%。
工作经历
北京字节跳动科技有限公司
北京
互联网推荐算法
机器学习算法实习生
2025年6月 - 2025年10月
推荐系统PyTorch
- 参与推荐排序模型特征迭代，离线AUC提升0.8个百分点。
- 使用Spark完成样本清洗与特征回填，日均处理数据约2TB。
- 协助搭建模型监控看板，将异常发现时间从2天缩短至4小时。
北京智谱华章科技有限公司
北京
人工智能大模型
算法实习生
2025年1月 - 2025年5月
NLP模型微调
- 参与文本分类模型微调，验证集F1提升3.1个百分点。
- 编写数据预处理脚本，将标注数据清洗耗时减少约50%。
研究经历
图神经网络推荐方法研究/研究助理
北京
计算机学院
2024年11月 - 至今
- 研究基于图神经网络的用户行为建模方法，完成数据构建与基线复现。
- 实验结果较基线模型提升4.5%，相关成果整理为论文初稿。
语言能力
英语（CET-6）可流畅阅读英文论文与技术文档。
证书与认证
阿里云ACA大数据分析师认证 - 阿里云
2024年6月
具备数据分析与建模基础能力。
飞桨深度学习工程师认证 - 百度飞桨
2023年9月
掌握机器学习基础算法与建模流程。
其他信息
可实习时间:
每周可实习5天，可连续实习6个月以上。
到岗时间:
一周内可到岗。
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