中国科学院大学计算机技术硕士，研究方向为时间序列预测与 Transformer 架构改进，一作 CCF-C、二作 CCF-B 论文各一篇。专注大模型应用开发（LLM 工程）方向。

代表项目：从 0 到 1 独立设计并上线一套教育行业教学运营后端（Python/FastAPI + Qdrant + LLM），覆盖学员、导师、课节、结算、合同全链路约 170 个接口、30 张表；核心的智能导师匹配模块采用「BGE-M3 向量召回 + 课程编码精确召回」双路混合检索，经 LLM 结构化精排输出分层推荐，带完整容错降级，已索引约 1300 名导师。

另有金融保险领域多模态 RAG 问答系统经验：多模态文档解析入库、意图识别、BM25+向量混合检索、领域对比学习微调、Cross-Encoder 重排，Top5 召回率 65%→88%。

工程能力：FastAPI/asyncio 后端、Qdrant 向量检索、LLM API 集成与 Prompt Engineering***成、Docker/systemd 部署、pytest 全链路测试。可远程兼职，接受 LLM 应用开发、RAG/智能体、Python 后端类项目。