大模型算法如何撰写专业简历

大模型算法简历需突出微调效果、推理吞吐量、显存优化及业务应用。避免只写“部署LLaMA”，要用准确率、吞吐量等数据证明LLM工程能力。本文通过案例，教您将“模型应用”升级为“效果与成本兼顾”。

案例一：将“垂直领域微调”升级为“准确率提升与RAG”

普通写法：负责大模型微调部署。

专业写法：2年大模型经验，基于LLaMA-7B进行LoRA微调，医疗问答准确率从68%升至86%。引入RAG知识增强，幻觉降低。部署后日均服务3000人次，准确率90%。

案例二：将“推理优化”升级为“吞吐量提升与成本降低”

普通写法：负责大模型推理加速。

专业写法：3年大模型工程经验，使用vLLM优化推理，吞吐量提升3倍。模型量化至INT4，显存从28GB降至8GB，首Token延迟从2秒降至0.5秒。月均调用100万次，推理成本降低70%。

总结

大模型简历应围绕“准确率”“推理吞吐量”“显存占用”“延迟”展开。用微调、RAG、量化加速数据证明大模型工程能力。让大模型成为智能应用的引擎，成为您最好的名片。