简历编号：1298487202 |
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更新日期：2026-10-24 11:10 |
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叶先生
| 目前所在： | 番禺区 | 年 龄： | 23 |
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| 户口所在： | 惠州市 | 国 籍： | ||
| 婚姻状况： | 未婚 | 民 族： | 汉族 | |
| 人才测评： | 未测评 | 身 高： | ||
| 我的特长： | 体 重： |
◆ 求职意向
| 行业意向： | 计算机软件 | ||
| 人才类型： | 技能人才 | ||
| 应聘职位： | 计算机软件：AI应用开发工程师 | 职 称： | |
| 工作年限： | 0 | 参加工作日期： | 2026-10 |
| 求职类型： | 全职 | 可到职日期： | 三个月以后 |
| 月薪要求： | 19000～20000元 | 希望工作地区： | 广州市，， |
◆ 工作经历
| 字节跳动 起止年月：2026-07 ～ 2026-10 | |
| 公司性质： | 所属行业： |
| 担任职位： | 大模型应用实习生 |
| 工作描述： | 项目概况:面向商业化广告内容审核,针对单模型判别不稳、新规则适配慢、低质判别难过滤及badcase优化周期长的问题,设计实现多Agent协作审核系统,提升判别准召与标注生产效率。 ？多Agent审核编排:构建Planner任务拆解、Judge判别与Reflection复核链路,结合角色切换、正反方辩论及 Consistency仲裁,覆盖任务规划、协作判别与结果校验;Code维度召回率提升11%,准确率提升8%。 ？Skills与工具调用:实现审核Skill自动生产、渐进式加载与可控CoT推理,开发6类可调用Tools辅助判别;Skill 生产效率提升90%以上,Code维度精确率提升16%,细则维度召回率提升17%。 ？视觉模型微调与置信度过滤:基于回流数据对Qwen3-VL进行SFT微调,结合后置置信度评估过滤低质判别; Code维度精确率提升12%,F1值提升6%。 ？Memory与评估迭代:构建badcase分析、规则提炼、结构化知识沉淀、回归验证与A/B评估闭环,通过多 Agent协作迭代优化,经9轮迭代可将准确率提升17%以上,精确率提升15%以上。 |
| 离职原因： | |
| 人工智能与数字经济广东省实验室 起止年月：2025-12 ～ 2026-06 | |
| 公司性质： | 所属行业： |
| 担任职位： | 算法研发实习生 |
| 工作描述： | 项目概况:参与智能眼镜项目,针对音频情绪识别准确率低、模型适配性差的问题,负责数据预处理、模型 选型与算法优化,完成情绪识别算法部署交付。 ？数据与模型选型:调研8个音频情绪识别数据集、9个主流模型,完成数据预处理与模型选型。 ？大模型提示词优化:优化Qwen2-audio提示词,使两个数据集准确率分别提升11.3%、21.2%。 ？音频表征与分类:基于Emotion2vec训练下游分类器,准确率提升至52.0%,相对大模型提升8.8%。 ？迁移学习:设计并落地迁移学习方案,将情绪识别准确率提升至78.6%,达成部署要求。 ？工程部署:完成Qwen2-audio、Emotion2vec及迁移学习方案部署,交付智能眼镜音频情绪识别算法。 |
| 离职原因： | |
◆ 教育背景
| 毕业院校： | 华南理工大学 | 最高学历： | 硕士 获得学位: 工程硕士 |
| 教育开始日期： | 2024-09 | 毕业日期： | 2027-06 |
| 专 业 一： | 电子信息类 | 专 业 二： | 计算机科学与技术 |
◆ 语言能力
| 外语： | 英语 优秀 | 粤语水平： | 一般 |
| 其它外语能力： | 无 | ||
| 国语水平： | 优秀 | ||
◆ 工作能力及其他专长
◆ 详细个人自传
工作细致负责,擅长主动发现并解决技术问题。团队协作与沟通能力良好。抗压能力较强,自我驱动力突出,对领域新技术有持续学习的热情。