机器学习实习简历范文全文
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
相关课程：机器学习、深度学习、自然语言处理、数据挖掘。
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：数据结构、概率统计、线性代数、Python 程序设计。
专业技能
Python
PyTorch
SQL
机器学习算法
深度学习
Linux / Git
荣誉奖项
全国大学生数学建模竞赛 省级一等奖
校级一等奖学金
展现专业实力，创造职场价值。
自我评价
计算机科学与技术硕士在读，研究方向为自然语言处理与推荐系统，具备扎实的机器学习与深度学习基础。熟练使用 PyTorch、Python 与 SQL，独立完成过文本分类与召回排序项目，模型准确率提升约 8%。可每周实习 4 天以上，持续 6 个月，期望在算法工程方向长期发展。
项目经验
电商商品标题文本分类系统
2025年3月 - 2025年8月
算法开发（个人项目）
- 基于 BERT 微调构建 20 类商品标题分类模型，测试集准确率达 92%，较 TextCNN 基线提升 8%。
- 使用数据增强与类别加权缓解样本不均衡，少数类 F1 提升约 12%。
- 用 Flask 封装推理接口并部署至云服务器，单条预测耗时低于 50ms。
短视频推荐召回排序实验
2024年10月 - 2025年1月
算法开发（课程项目）
- 基于公开数据集复现双塔召回与 DeepFM 排序模型，AUC 达 0.78。
- 通过特征交叉与负采样优化，线上模拟点击率相对提升 6%。
工作经历
北京智研数据科技有限公司
北京
人工智能推荐系统
算法实习生
2022年9月 - 至今
PyTorchCTR 预估
- 参与用户行为序列建模，使用 PyTorch 训练 CTR 预估模型，离线 AUC 提升 0.9 个百分点。
- 搭建特征处理与离线评估脚本，将单次实验迭代周期从 3 天缩短至 1 天。
武汉云图信息技术有限公司
武汉
企业服务数据分析
数据分析实习生
2020年7月 - 2022年8月
SQL数据可视化
- 使用 SQL 与 Python 完成日活与留存分析，输出 5 份业务报表支撑运营决策。
- 构建用户分群规则，协助定位高流失人群，推动召回活动覆盖 2 万用户。
研究经历
面向中文短文本的情感分析研究/研究助理
北京
计算机学院自然语言处理实验室
2020年1月 - 2020年6月
- 基于预训练语言模型开展中文短文本情感分类研究，在公开数据集上 F1 达 0.91。
- 负责数据清洗与实验对比，撰写实验报告并参与组内论文初稿整理。
课外活动
校人工智能协会/技术负责人
武汉
算法兴趣小组
2018年8月 - 2020年5月
- 组织 6 期机器学习入门分享，累计参与超 200 人次。
- 带队参加校内数据竞赛，负责建模方案设计与代码评审。
证书与认证
计算机技术与软件专业技术资格（软件设计师） - 工业和信息化部
2023年11月
证明软件设计与开发能力。
全国计算机等级考试二级（Python） - 教育部教育考试院
2022年3月
证明 Python 编程基础能力。
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