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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX智能是专注于行业大模型研发与应用的人工智能公司，团队规模约XXX人，核心业务是为金融、教育等领域提供私有化大模型解决方案，产品已服务超过XXX家行业客户，与多家头部机构建立标杆案例合作。
工作概述：
1.模型训练：负责金融领域大模型从零到一的预训练与指令微调，针对数据稀缺问题构建自动化数据清洗与合成流程，使用DeepSpeed与混合精度技术优化训练过程，将单次实验周期缩短XXX%，最终模型在金融问答评测集上准确率达到XXX%。
2.算法优化：为解决模型在长文本场景下理解能力不足的问题，设计并实现基于滑动窗口与层次化注意力机制的长文本建模方案，通过A/B测试验证方案有效性，使文档级任务F1值提升XXX%，推理时延仅增加XXX%。
3.架构设计：主导大模型服务化推理框架的架构升级，将原有单机服务拆解为模型加载、推理引擎、API网关等微服务，引入动态批处理与请求队列管理，支撑QPS从XXX提升至XXX，资源利用率提高XXX%。
4.评测体系：建立涵盖效果、性能、安全性的模型三维评测体系，自动化评测脚本覆盖XXX个核心任务，定期产出评测报告指导模型迭代，发现并推动修复XXX处潜在风险点，客户投诉率下降XXX%。
5.团队协作：与产品、交付团队紧密配合，将客户需求拆解为可执行的模型优化任务，编写技术方案与接口文档，主导完成X个重点项目的算法交付，客户满意度评分达XXX。
6.技术分享：在团队内部定期组织技术研讨会，分享大模型领域前沿论文与工程实践，主导编写《大模型服务化部署SOP》等X份内部文档，提升团队整体效率。
工作业绩：
1.独立负责并完成X个行业大模型的训练与优化工作，模型效果在客户内部评测中均达到验收标准。
2.通过算法与工程优化，使核心大模型服务的响应速度提升XXX%，支撑日均XXX万次的API调用。
3.搭建的模型评测体系覆盖公司全部X个主力模型，助力模型迭代决策效率提升XXX%。
4.主导的技术方案成功应用于XXX家头部客户项目，直接贡献合同金额超XXX万元。
5.培养与指导X名初级算法工程师，使其能够独立承担模型微调与评测任务。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
公司为某头部券商定制的核心AI项目，需处理PDF、Word、Excel等多种格式的百万页级非结构化研报，原有规则系统提取信息准确率不足XXX%，且无法进行跨文档关联分析与观点总结。项目要求构建专用大模型，实现信息精准抽取、摘要生成、趋势研判等功能，并在保证高可用的前提下，将单份研报分析耗时从XX分钟降至X分钟以内。
项目职责：
1.数据构建：负责金融研报领域高质量SFT与RLHF数据集的构建，设计基于模板与大模型辅助的数据自动生成与校验流程，累计产出XXX万条高质量训练数据。
2.模型微调：基于开源大模型进行领域适应性预训练与指令微调，采用LoRA等参数高效微调方法，在XXX张GPU上完成多轮迭代实验，使模型在金融实体识别任务上的准确率从XXX%提升至XXX%。
3.服务部署：设计并实现支持流式输出的模型推理服务，集成向量数据库实现研报内容的高效检索与引用，通过缓存与异步处理机制，保障P99延迟低于XXX毫秒。
4.效果评估：建立涵盖信息抽取准确性、摘要完整性、逻辑一致性的量化评估体系，定期与业务专家进行人工评测对标，持续驱动模型优化。
项目业绩：
1.上线的智能分析模型在客户定义的XXX项关键任务中，平均准确率达到XXX%，超越合同规定指标。
2.系统成功处理客户历史XXX万份研报，单份分析平均耗时降低至XXX秒，效率提升XXX倍。
3.项目作为标杆案例成功交付，助力客户分析师工作效率提升XXX%，并推动公司与该券商签订为期X年的长期战略合作协议。
教育背景
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修自然语言处理、机器学习、深度学习核心课程，参与课程设计《基于Transformer的新闻文本分类系统》（使用PyTorch+Flask），在团队中负责模型搭建与训练模块，在测试集上取得XXX%的准确率，熟练使用Python、PyTorch、Linux开发环境。
自我评价
培训经历
系统学习了大规模深度学习系统的设计、优化与部署知识。将认证中的分布式训练优化策略应用于实际项目，通过调整通信策略与梯度累积步数，在同等硬件条件下使训练效率提升约XXX%。输出的模型训练调优检查清单成为团队新人的标准参考资料。
中级大模型算法商务简历模板
742人使用适用人群: #大模型算法 #中级[3-5年]
[基本信息]
姓名：陈小湾
性别：男
年龄：26
学历：本科
婚姻：未婚
年限：4年
面貌：党员
邮箱：xiaowan@gangwan.com
电话：18600001654
[求职意向]
工作性质：全职
应聘职位：大模型算法
期望城市：北京
期望薪资：8000-10000
求职状态：离职-随时到岗
[工作经历]
北京XX科技有限公司 | 大模型算法
2024-09 - 2025-12
XXX智能是专注于行业大模型研发与应用的人工智能公司，团队规模约XXX人，核心业务是为金融、教育等领域提供私有化大模型解决方案，产品已服务超过XXX家行业客户，与多家头部机构建立标杆案例合作。
工作概述：
1.模型训练：负责金融领域大模型从零到一的预训练与指令微调，针对数据稀缺问题构建自动化数据清洗与合成流程，使用DeepSpeed与混合精度技术优化训练过程，将单次实验周期缩短XXX%，最终模型在金融问答评测集上准确率达到XXX%。
2.算法优化：为解决模型在长文本场景下理解能力不足的问题，设计并实现基于滑动窗口与层次化注意力机制的长文本建模方案，通过A/B测试验证方案有效性，使文档级任务F1值提升XXX%，推理时延仅增加XXX%。
3.架构设计：主导大模型服务化推理框架的架构升级，将原有单机服务拆解为模型加载、推理引擎、API网关等微服务，引入动态批处理与请求队列管理，支撑QPS从XXX提升至XXX，资源利用率提高XXX%。
4.评测体系：建立涵盖效果、性能、安全性的模型三维评测体系，自动化评测脚本覆盖XXX个核心任务，定期产出评测报告指导模型迭代，发现并推动修复XXX处潜在风险点，客户投诉率下降XXX%。
5.团队协作：与产品、交付团队紧密配合，将客户需求拆解为可执行的模型优化任务，编写技术方案与接口文档，主导完成X个重点项目的算法交付，客户满意度评分达XXX。
6.技术分享：在团队内部定期组织技术研讨会，分享大模型领域前沿论文与工程实践，主导编写《大模型服务化部署SOP》等X份内部文档，提升团队整体效率。
工作业绩：
1.独立负责并完成X个行业大模型的训练与优化工作，模型效果在客户内部评测中均达到验收标准。
2.通过算法与工程优化，使核心大模型服务的响应速度提升XXX%，支撑日均XXX万次的API调用。
3.搭建的模型评测体系覆盖公司全部X个主力模型，助力模型迭代决策效率提升XXX%。
4.主导的技术方案成功应用于XXX家头部客户项目，直接贡献合同金额超XXX万元。
5.培养与指导X名初级算法工程师，使其能够独立承担模型微调与评测任务。
[项目经历]
项目名称：金融研报智能分析大模型
担任角色：项目负责人
公司为某头部券商定制的核心AI项目，需处理PDF、Word、Excel等多种格式的百万页级非结构化研报，原有规则系统提取信息准确率不足XXX%，且无法进行跨文档关联分析与观点总结。项目要求构建专用大模型，实现信息精准抽取、摘要生成、趋势研判等功能，并在保证高可用的前提下，将单份研报分析耗时从XX分钟降至X分钟以内。
项目业绩：
1.上线的智能分析模型在客户定义的XXX项关键任务中，平均准确率达到XXX%，超越合同规定指标。
2.系统成功处理客户历史XXX万份研报，单份分析平均耗时降低至XXX秒，效率提升XXX倍。
3.项目作为标杆案例成功交付，助力客户分析师工作效率提升XXX%，并推动公司与该券商签订为期X年的长期战略合作协议。
[教育背景]
南京理工大学
人工智能 | 本科
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修自然语言处理、机器学习、深度学习核心课程，参与课程设计《基于Transformer的新闻文本分类系统》（使用PyTorch+Flask），在团队中负责模型搭建与训练模块，在测试集上取得XXX%的准确率，熟练使用Python、PyTorch、Linux开发环境。