27届非科班勇闯大模型算法岗

个人简历 姓名洪铭皓 联系方式[联系电话] | [电子邮箱] | [现居地] 求职意向数据分析师/算法工程师/量化研究员/金融分析师 教育背景北京大学 | 数学与应用数学专业 | 本科 |  - GPA：3.8/4.0，专业排名前5%，获国家奖学金（2次）、北京大学三好学生标兵- 核心课程：数学分析、高等代数、概率论与数理统计、数值分析、实变函数、运筹学、随机过程、机器学习（95/100）、数据结构与算法设计（92/100） 学术与项目经历 1. 基于深度学习的图像识别优化项目- 使用Python与PyTorch搭建ResNet模型，通过数据增强与迁移学习优化，将MNIST数据集识别准确率提升至99.2%，并在CIFAR-10数据集上达到88.5%准确率，撰写技术报告50+页。2. 量化投资策略开发- 运用Python的Pandas、Numpy及Tushare金融数据接口，对沪深300成分股进行时间序列分析，构建多因子选股模型，回测年化收益率达18%，超额收益8%。3. 复杂网络中的社区发现算法研究- 研究Louvain算法与GN算法，基于NetworkX库实现算法改进，在合成数据集与真实社交网络数据上，将模块度优化效率提升30%，成果发表于校级学术期刊。 竞赛与荣誉 - 全国大学生数学建模竞赛 国家一等奖团队基于随机森林与灰色预测模型，解决电力负荷预测问题，方案被评为“优秀案例”。- 美国大学生数学建模竞赛 针对全球气候变化问题，构建动态系统模型并提出政策优化建议，获评委高度评价。- 丘成桐大学生数学竞赛 分析与微分方程方向银奖- 连续三年获北京大学一等奖学金、校级优秀学生干部 技能与证书 - 编程能力：熟练使用Python、C++，熟悉SQL、MATLAB；掌握Pandas、Scikit-learn、TensorFlow等工具库。- 数据分析：精通Excel数据处理与可视化，熟练使用Tableau、Power BI进行商业分析。- 数学工具：精通LaTeX学术写作，熟悉MATHEMATICA符号计算与数值模拟。- 语言能力：英语CET-6（620分），托福110，可进行全英文学术交流与技术文档撰写。- 证书：CFA一级（通过）、证券从业资格证、计算机二级（Python） 自我评价具备扎实的数学理论基础与数据分析能力，擅长将数学模型转化为实际解决方案。拥有丰富的科研与项目经验，逻辑思维严谨，学习能力强，对金融科技、人工智能领域充满热情。注重团队协作，擅长沟通表达，致力于在数据驱动的领域发挥专业优势。