开发工程师中文母语水平
英语借工具书面交流
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2天前在线
个人介绍
▶ 大模型技术落地能力：熟练掌握开源大模型（Llama/deepseek/Qwen 等）本地部署、微调与优化，曾基于 FastGPT/RAGFlow/dify 搭建大模型知识库问答系统，实现高准确率多轮对话
▶ 算法与工程融合能力：兼具 AI 算法设计（医学影像分割、模型训练）与工程落地经验，能通过 Python 自动化脚本、Linux 环境部署提升模型开发效率，如批量处理数据、监控训练进程
▶ 提示词工程相关实践：在大模型问答系统开发中，结合 RAG 技术优化提示词上下文构建，提升知识库与大模型的匹配精度，同时具 备模型微调（LoRA/P-Tuning）技术储备，可辅助提示词效果迭代
工作经历
2024-06-15 -2025-03-15杭州美碧软件有限公司开发工程师
1、官网重构与 SEO 优化（技术驱动流量增长）： 技术主导：基于 C# 语言完成公司官网（www.mb518.com）重构，从代码层（html、css、js）优化页面结构，通过语义化标签提升 页面可读性，同时精准调整核心业务关键词密度，解决原官网搜索引擎抓取效率低的问题。 效果落地：重构后官网百度搜索首页收录关键词数量提升 40%，核心业务页面平均排名上升 12 位，自然流量月环比增长 28%，有效 降低企业获客成本。 2. 大模型知识库问答系统开发（全流程技术攻坚）： 知识库构建与召回优化：牵头完成行业专有知识的收集整理，以结构化 QA 格式导入知识库；创新性引入 rerank 重排模型进行知识召 回优化，通过调整模型参数，将知识精准召回率提升至 85%，解决传统检索 “匹配偏差” 问题。 系统搭建与大模型落地：主导基于 FastGPT、RAGFlow、Dify 开源框架搭建智能客服系统，独立负责大模型选型与本地部署，完成 Llama（7B/13B）、Gemma（7B）、Qwen（14B）、DeepSeek（6.7B）等开源大模型的环境适配与性能测试。 提示词工程优化
教育经历
2020-09-15 - 2024-06-15宁波大学科学技术学院人工智能本科
语言
作品
通过对应的网页格式找到规律后使用selenium库进行自动化爬取。爬取菜品名称、成分、计量单位、图片地址（动态的，一段时间会失效）、本地图片路径、菜肴做法、能量及宏量营养素、维生素、矿物质、单位量。主要爬取"名称"、"能量"、"分类"、等作为数据对应和关联辅助。
02026-04-16 19:42
