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精通Python编程语言，掌握计算机视觉核心算法（YOLO系列、OCR、图像分割），具备完整模型开发流程经验（数据标注、模型训练、调优、量化部署）。熟悉大语言模型技术栈（LLM微调框架unsloth/llamafactory、CPT/SFT/GRPO/DPO算法），精通vllm/lmdeploy推理框架与FastAPI私有化部署。掌握模型量化技术（autoawq/MXFP4/NVFP4/fp8），熟悉Linux系统与Docker容器化部署。参与kaggle竞赛AI MOBILE 2023获TOP15。

主导开发基于YOLO的番茄果串识别系统，构建1万张多场景标注数据集，创新性采用多尺度anchor改进与在线hard-example mining技术，实现服务器端mAP@0.5达92%。设计边缘部署方案，在RTX/Jetson平台分别达到40FPS/15FPS推理性能。开发企业级AI知识库系统，构建多模态检索平台，实现88%自动化回复准确率与<200ms查询延迟。创建代码生成平台，通过LoRA微调与静态扫描技术提升开发效率，平均开发周期缩短2-3倍。

基于YOLO的番茄果串识别系统：主导从数据采集到边缘部署的完整开发流程。构建包含1万张多光照/多角度样本的数据集，采用YOLOv5改进模型（多尺度anchor优化）结合强鲁棒数据增强（色变/仿射/雾化）与在线hard-example mining技术。通过聚类算法实现果串级联识别，服务器端mAP@0.5达92%，RTX平台40FPS/Jetson平台15FPS。系统集成分拣指令接口，支持OTA模型迭代与在线监控，提升分拣准确率30%。

企业级AI知识库系统：设计文档采集清洗管道（支持PDF/PPT/Excel/邮件等格式），采用高质量嵌入模型构建向量数据库（Milvus/Pinecone）。实现RAG混合问答服务，包含证据回溯、置信度阈值与多候选合并策略。支持细粒度权限控制与审计日志，上线后客服场景自动回复准确率88%，单次查询延迟<200ms，工单处理时间下降60%。

代码生成与工程师助理系统：构建语义检索+小样本微调的代码生成平台，集成静态扫描与安全规则过滤器。开发CI闭环流程（生成→测试→静态分析→人工审核），支持按仓库定制模型。实验数据显示模板化任务代码交付率提升50%，开发周期缩短2-3倍，代码审查时间下降40%。系统提供IDE插件与API接口，支持持续学习与指标化监控。