个人介绍
数据与人工智能硕士,专注机器学习、大语言模型、多模态RAG、生物信息学与数据工程。熟练使用Python、PyTorch、SQL、PostgreSQL、Docker和Git,能够独立完成需求分析、数据处理、模型开发、API集成、部署测试与技术文档。曾扩展Open WebUI,实现科学文献图片导入、Claude API图像解析及来源图片检索;完成5.6万余条编码序列的数据清洗与质量控制;开发DQN与PPO随机调度智能体,使稳定概率提升5.1%、平均延迟降低最高13.2%;处理9400万余条共享单车记录并构建可扩展分析数据集。重视代码质量、可复现实验和按时交付,可承接AI应用、RAG知识库、自动化脚本、数据管道及机器学习项目。
工作经历
2025-05-01 -2025-08-31法国国家科学研究中心(CNRS)研究实习生
负责将随机动态调度问题建模为马尔可夫决策过程,设计多目标奖励函数并实现DQN与PPO智能体。在大规模仿真实验中与基线方法对比,中等负载下稳定概率提升5.1%,极端负载下平均延迟降低最高13.2%。使用Python、PyTorch开展建模、训练、仿真评估与结果分析。
教育经历
2024-09-01 - 巴黎理工学院数据与人工智能硕士
QS世界大学排名Top 50高校,数据与人工智能硕士,研究方向涵盖机器学习、大语言模型、多模态RAG与数据工程。
2020-09-01 - 2024-07-31山东大学网络空间安全本科已认证
985工程高校网络空间安全本科,系统学习计算机科学、数据结构、算法、数据库、网络安全与软件工程。
资质认证
语言

1、蛋白序列推断:输入蛋白氨基酸序列,自动生成适用于植物表达的优化CDS;2、密码子优化:学习植物宿主密码子使用偏好,提高目标序列表达潜力;3、序列质量评估:结合CAI、GC含量、密码子频率等指标,对候选序列进行自动评估与排序;4、多候选生成:支持生成多个优化方案,便于不同实验条件下进行比较和筛选;

1、数据标准化处理:统一不同城市、不同时期共享单车数据格式,完成千万级CSV数据分块清洗、异常数据过滤及质量统计;2、用户行为分析:区分Customer与Subscriber用户群体,生成时段分布、出行规律等统计分析结果;3、OD网络构建:构建有向Origin-Destination网络,计算标准化




