developer
大连
中文母语水平
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2小时前在线
个人介绍
资深AI工程师，拥有5年网络自动化开发经验及2年多模态/NLP项目实战经验，专注于将AI技术转化为企业级生产力。
核心优势：
端到端交付能力：精通从模型研发（BERT/ResNet/LLM）到工程落地（FastAPI/Docker/K8s）的全流程，曾主导思科网络配置智能分析系统的构建，实现模型ONNX化部署，支撑高并发线上服务。多模态技术专家：具备深厚的跨模态融合经验，设计并实现过“文本+拓扑图”双通道诊断系统，通过Cross-Attention机制解决异步数据对齐问题，显著降低系统误报率。大模型应用实践：熟练运用LangChain、RAG技术搭建智能知识库，具备GPT-3.5/开源模型微调经验，能在保障数据隐私的前提下为企业降本增效。我擅长解决复杂的网络运维智能化场景，期待承接具有挑战性的AI算法或全栈开发项目。
工作经历
2019-07-10 -2026-03-31大连思科developer
项目一：网络设备多模态分析平台（文本+拓扑图） 项目周期： 2023年 - 至今 担任角色： AI算法工程师 / 项目负责人 技术栈： Python, PyTorch, DistilBERT, ResNet, OpenCV, TensorRT, Cross-Attention 项目描述与成果： 针对传统运维仅依赖文本导致的误报率高问题，构建了日志文本与设备截图双通道诊断系统。 创新设计文本-图像Cross-Attention融合层，解决了多源异步数据的时序对齐难题，使关键信息抽取准确率提升显著，综合误报率大幅降低。 引入TensorRT加速推理，优化预处理流程，端到端推理时延控制在极低水平；实现了图像通道异常时的智能降级机制（自动切换纯文本模式），保障了系统99.9%的稳定性。 项目二：智能网络知识库（NLP+RAG） 项目周期： 2023年 - 至今 担任角色： 后端开发 / AI工程师 技术栈： Python, LangChain, FAISS, Neo4j, GPT-3.5, multilingual-e5 项目描述与成果： 搭建基于混合检索（BM25+FAISS）的
教育经历
2014-09-01 - 2019-07-06大连交通大学软件工程本科
