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9小时前在线
算法工程师
深圳全职 · 1000/日 · 21750/月信用正常
工作时间: 工作日19:00-23:30、周末09:00-23:00工作地点:
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个人介绍
拥有2年算法项目实战经验，完整落地过金融年报智能问答 RAG 系统、车载大模型任务对话平台、大模型高质量训练数据清洗生产项目，精通 PDF 文档解析、表格抽取、语料构建、SFT 数据集制作；熟练使用 Qwen、DeepSeek 等开源大模型，掌握 LoRA 微调、NL2SQL、意图识别、BERT 分类、Function Calling、Agent 工具调用、MCP 服务对接等核心技术。
精通 vLLM 推理加速、模型 INT8 量化、投机采样、多 Adapter 批量推理、Docker 容器私有化部署，擅长通过 Prefix Cache、算子优化、双层识别架构等方案降低推理延迟、节约 GPU 算力成本，能独立完成从需求拆解、数据集搭建、模型微调、全链路开发到压测上线的端到端交付。
熟悉 Spark 大数据分布式处理、网页结构化数据提取、多语言代码清洗去重，可承接大模型训练数据生产、知识库 RAG 搭建、企业私有化 AI 交互系统、车载对话机器人、NL2SQL 数据库问答、文档智能解析等定制项目。
过往交付多套商业化落地 AI 项目，擅长快速拆解各行业业务痛点，适配私有化内网、高并发线上生产环境，交付周期稳定、代码规范可维护，项目交付后可持续迭代优化、提供长期技术调试支持。
工作经历
2024-10-22 -2026-03-18安徽飞数信息科技有限公司算法工程师
面向蔚来汽车车载任务型对话系统 项目背景：构建覆盖 20 个领域，400+技能的车载任务型对话系统，通过结合 LLM、微调、 Agent 和 MCP 技术，优化精准落域和意图识别能力，研发语义拒识技术，实现车载场景准 确高效的对话和控制，日均处理 12w+指令。 工作内容： • 拒识模型：构建 50w 条语料微调 3 层 Bert-Tiny 模型，无效语义拒识率 90%，延迟毫 秒级，qps 达到 500+ • 意图识别：利用大模型正例和人工 check 的方式构建 40w 条精准意图识别语料，训练 Bert-Large 模型，TOP1 准确率 95%，TOP5 准确率 98% • NLU：利用 Deepseek+Function Calling 技术实现意图匹配和槽位抽取，意图识别准 确率 87%，槽位抽取准确率 91%，最后利用 MCP 完成对第三方内容服务如天气查询、音 乐播放、导航搜索的调用，并结合工具调用结果完成 NLG 生成
教育经历
2021-09-01 - 2024-07-01湖南工业大学计算机科学与技术硕士
