Lianlin
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个人介绍

开发、动手能力极强。AI相关领域设计、开发、落地经验丰富。

具备企业软件研发、AI技术研究和企业AI转型的复合背景,能够连接业务需求、技术方案、系统开发与实际落地。相比单纯进行AI研究或工具开发,更擅长解决“如何把AI真正用到企业业务中”的实际问题。

**具备从规划到落地的完整能力。** 目前负责多国籍企业的AI推进,涵盖技术研究、方向规划、方案设计、工具开发和内部推广。能够从业务流程出发判断AI的适用场景,并根据数据、安全、成本和运维条件制定可执行方案。

**具有较强的AI工程实践能力。** 长期实践本地LLM、RAG、Agent、多Agent协作等技术,熟悉模型部署、推理服务、知识库、工具调用、权限管理及企业内网集成。能够从技术验证进一步推进到实际系统,而不是停留在Demo或PoC阶段。

**擅长将AI融入现有工作流程。** 关注的不只是模型本身,而是AI如何与人员、系统和业务流程协同。已在开发及业务部门推动AI辅助编程、代码审查、测试、文档处理、知识查询和流程自动化等应用,并主导开发、落地十余项内部AI及自动化工具。

**具备较强的问题分析和快速落地能力。** 面对新技术和不明确的需求,习惯先梳理问题与约束,再从小规模可验证方案开始,通过实际使用快速迭代。能够在技术、业务和组织之间建立连接,将一次项目经验进一步沉淀为可复用的工具、流程和平台能力。

**特点是兼具“懂业务、懂技术、能开发、能推动”的能力。** 既能够与管理层讨论AI方向和业务价值,也能够深入系统架构和具体实现,并推动方案真正进入团队日常工作。

工作经历

  • 2005-02-01 -至今富士胶片商业创新中国发展高级项目经理已认证

    具备企业软件研发、AI技术研究和企业AI转型的复合背景,能够连接业务需求、技术方案、系统开发与实际落地。相比单纯进行AI研究或工具开发,更擅长解决“如何把AI真正用到企业业务中”的实际问题。 **具备从规划到落地的完整能力。** 目前负责多国籍企业的AI推进,涵盖技术研究、方向规划、方案设计、工具开发和内部推广。能够从业务流程出发判断AI的适用场景,并根据数据、安全、成本和运维条件制定可执行方案。 **具有较强的AI工程实践能力。** 长期实践本地LLM、RAG、Agent、多Agent协作等技术,熟悉模型部署、推理服务、知识库、工具调用、权限管理及企业内网集成。能够从技术验证进一步推进到实际系统,而不是停留在Demo或PoC阶段。 **擅长将AI融入现有工作流程。** 关注的不只是模型本身,而是AI如何与人员、系统和业务流程协同。已在开发及业务部门推动AI辅助编程、代码审查、测试、文档处理、知识查询和流程自动化等应用,并主导开发、落地十余项内部AI及自动化工具。 **具备较强的问题分析和快速落地能力。** 面对新技术和不明确的需求,习惯先梳理问题与约束,再从小规模可验证方案开

  • 2000-04-01 -2005-03-01NTT DATASoftware Engineer已认证

    软件系统设计,解决方案设计,开发、集成。 前沿技术研发。技术课题调研攻坚。 各种大型系统设计,开发。数据处理。 外包团队沟通管理,技术支援。

教育经历

  • 1998-04-01 - 2000-03-01国立北陆尖端科学技术研究院大学知识科学硕士

    知识科学专业兼具理学和管理学双重专业课程。 在教授推荐下进入国际电子通信基础技术研究所实习,参与机器人与智能代理课题研究,并在相关论文署名。 成绩优秀。教授挽留读博。 毕业论文发表在人工智能学会刊物。 以综合第一名的成绩进入NTT DATA。

  • 1994-04-01 - 1998-03-01东京理科大学信息科学本科

    东京理科大学理工学部 信息科学学科 本科学历。 毕业论文题目是文字识别的一种新算法。 课程包括: 数据科学,数据挖掘,信息理论,模糊数学,离散数学,统计分析,生命信息,软件工程,量子计算,人工智能等。

语言

中文母语水平
日语专业级流畅
英语无工具书面交流
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技能

Python精通
PRD精通
uniapp掌握
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作品
企业内部RAG知识库系统。

##它解决什么多数「知识库」先切向量再找相似段。KSASNT走的是另一条路:**用上下文工程管住整段阅读预算**——先判断这篇是否值得读,再按块抽取与问题有关的句子,去重合并,最后作答并回写`[文档:行号]`。适合已经落在本地的制度、手册、纪要、技术说明,而不是公开网页搜索。---##处理链路![从

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2026-09-12 13:22
紧凑型本地多智能体

紧凑型本地多智能体运行时·纯Python实现·OpenAI兼容接口·内置ReAct循环、多Bot团队并发、流程定制、工具调用、安全沙箱、上下文管理与NiceGUI桌面前端。不依赖LangChain/LlamaIndex,可在离线/内网环境稳定运行。

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2026-09-12 12:47
零样本时序预测桌面工具

零样本时序预测桌面工具。把的价格序列交给GoogleTimesFM,得到未来路径、分位区间,以及可核对的回测指标。取数→预测→判断这条路径值不值得信。

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2026-09-12 12:25
更新于: 09-11 浏览: 76