打破传统职场内卷
抢占 AI 核心岗位
告别存量岗位厮杀，在AI浪潮中定义身价
带你用工业级项目，锁定大厂Offer
击穿 职场迷雾
定制属于你的AI求职方案
在职跳槽/转行
技术方向受限
长期深耕单一特定领域，缺乏当前热门赛道的项目积累，横向跳槽困难。
转型方向迷茫
转行定位难，经历与AI岗位不匹配。
精力有限
备面时间少，不知AI技术如何与现有技术结合。
核心服务 解决方案
精准补齐核心短板，重塑竞争壁垒
简历精修
资深导师+HR双维度精修，按大厂录用标准重塑叙事，提升简历转化率。
定制项目
提供全套定制化AI解决方案。以硬核工业项目构建实习/工作经历，深度适配大厂核心业务逻辑与技术。
1v1模拟面试
在职面试官带你实战+复盘，深度还原大厂面试真实环境。
精准内推
提升简历曝光率，提供不限次数精准内推服务。
保OFFER
大厂AI岗位的录用偏好远不止简历表象
与其独自揣测简历，不如听听资深顾问老师建议。
工业级AI实战项目
Automated Evaluation Framework for Multi-Task LLMs
自主研发统一 LLM 评测框架，通过 HuggingFace 数据集集成构建多维度评测矩阵。项目利用 FastAPI 实现 CI/CD 驱动的自动化推理流，并引入 G-Eval 及 GPT-4 自动评分机制实现跨语言语义对齐。通过 MLflow 实现 checkpoint 级的多维指标追踪，辅以 Prompt 变体压力测试及对抗性基准验证，成功将大模型人工评估成本降低 70% 以上，构建了闭环的自动化模型质量治理体系。
SLAM Optimization in Indoor Robotics
研发仓库机器人实时 SLAM 模块，基于 LiDAR、IMU 与单目视觉实现多传感器融合。采用 g2o 与 iSAM2 因子图优化替代传统 EKF，结合 NetVLAD 深度闭环检测，使绝对轨迹误差显著降低。通过 CUDA 核函数并行化处理扫描匹配，降低 35% 更新延迟。引入贝叶斯占据栅格实现不确定性感知路径规划，将避障成功率提升至 94%，有效降低了自动化仓储场景下的动态环境干预频率。
Multimodal User Representation for Recommendation
基于 Transformer 架构设计并实现了一套多模态用户表示模型，深度融合了短视频、点击流及文本搜索等多维特征。通过集成 BERT、ResNet18 与 GraphSAGE 编码器，并结合跨模态对比学习进行联合优化，该系统在 64 GPU 集群上完成了对日均十亿级事件的高效处理。模型经由 TensorRT 优化并部署于 Triton 环境，不仅将推理延迟降低了 37%，并在实际 A/B 测试中显著提升了 7.2% 的召回率、4.6% 的完播率及 5.8% 的冷启动点击率，有效兼顾了推荐精度与线上实时工程性能。
大厂在职面试官 1V1定制辅导
1300+ 资深导师直击大厂录用底层逻辑
[均具备4年+大厂在职经验]
Frank
现任Google推荐算法团队工程师，拥有9年工业级推荐系统建模与优化经验。长期参与搜索与内容平台的召回策略、排序架构与模型上线流程建设，覆盖训练数据构建、模型压缩、在线服务部署与A/B实验评估等全流程。技术栈涵盖TensorFlow、TF Lite、JAX、TFX、Google内部分布式训练平台。
Brian
现任Microsoft AI平台团队成员，拥有10年多模态模型与AI平台服务开发经验。主导文本、图像、语音信息融合模型在Azure云平台上的训练调度、部署与集成，致力于提升模型通用性与工程效率。使用技术包括HuggingFace Transformers、ONNX、PyTorch、Azure ML Pipelines、MLflow，擅长构建跨模态MLOps工作流。
Iris
现任Meta视觉算法团队成员，拥有8年计算机视觉建模与部署经验。负责图像分类、目标检测与图文融合模型的系统研发，深度参与多任务学习与迁移策略在产品线落地的全过程。常用技术包括PyTorch、Detectron2、OpenCV、TorchScript、Meta内部推理框架，具备模型精度与推理效率协同优化经验。
Leo
现任NVIDIA计算机视觉团队成员，拥有11年视觉系统研发与GPU端部署经验。主导图像识别、视频理解与自动驾驶感知模型的训练与推理优化，擅长模型剪枝、量化与低延迟边缘部署路径设计。技术栈包括PyTorch、TensorRT、CUDA、Triton Inference Server、NVIDIA自研SDK。
Ethan
现任Amazon多模态推荐团队成员，7年跨模态建模与推理开发经验。深耕多源信息融合、CTR预测及多任务学习，主导从特征抽取、跨模态对齐到端到端推理的全链路优化。精通TensorFlow、PyTorch及AWS架构，擅长高吞吐、多模态场景下的模型训练与实时服务。
Emily
现任Tesla智能语音团队工程师，具备9年语音识别与语音交互系统研发经验。主导车载语音识别系统中的声学建模、语音唤醒与边缘部署流程，覆盖语音编解码、噪声抑制与自然语言理解模块。技术栈包括Kaldi、ESPnet、TensorRT、C++、Tesla自研语音平台。
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