AI算法工程师
广州
中文母语水平
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个人介绍
具备扎实的深度学习与人工智能算法基础，熟悉 PyTorch 框架及模型训练优化流程，能够独立完成数据处理、模型构建、实验验证和效果分析等算法研发工作。
研究生阶段主要围绕多模态情绪识别、表示学习与模型融合方向开展研究，深入实践 Transformer、多模态特征融合、知识蒸馏、图神经网络等技术，并具备论文复现、算法改进和实验设计能力。
同时具备 AI 应用开发实践经验，熟悉大语言模型应用流程，参与构建基于 RAG 的论文知识问答系统，掌握文档解析、文本切分、向量检索、重排序及 API 服务部署等关键技术。
具备较强的问题分析和工程实现能力，能够快速理解业务需求并将算法方案落地。熟悉 Python、Linux、Git 等开发工具，具有良好的代码规范意识和团队协作能力，能够持续学习并适应人工智能领域快速发展的技术需求。
工作经历
2025-11-19 -至今粤港澳大湾区国家技术创新中心AI算法工程师
设计并落地基于AAGNet、DGCNN和FAISS的工业CAD特征识别系统，实现STEP/B-Rep面级定位、拓扑扩展、点云检索及GUI结果回写。 基于OpenCASCADE开发大规模STEP筛选与几何去重工具，完成4226个真实零件审计，并构建50个经过拓扑、接触和回写验证的多实体螺母训练场景。 提出双文档推理与FaceID映射方案，解决训练单体图与GUI装配对象坐标不一致问题，50个STEP全部通过映射验证，最大残差约4.6×10⁻¹³。 完成AAGNet训练、ONNX部署、候选扩展、256维点云编码、类别参考库裁决和CAD高亮闭环，并沉淀可扩展的多类别接入与GPU服务器训练规范。
教育经历
2024-09-01 - 2027-06-01五邑大学计算机技术硕士
资质认证
语言
技能
Torch熟练
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