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精通大模型训练全流程技术栈，包括基座模型预训练、微调与对齐技术，掌握LoRA/QLoRA等高效微调方法。深入理解Transformer架构，熟悉自注意力机制、位置编码及Decoder-only模型设计。具备Prompt工程实战能力，擅长指令优化与复杂场景适配。精通RAG检索增强生成技术，熟悉多模态模型基础架构。掌握深度学习核心算法，包括梯度下降、反向传播、优化器与正则化技术。熟悉分布式训练、混合精度训练及显存优化方案，具备模型API调用与效果评估能力。熟悉AI数据合规与隐私安全规范，能够设计垂直领域大模型方案。

作为AI算法开发实习生，深度参与高铁订票系统核心模块开发，基于SpringBoot框架完成接口设计与业务逻辑实现。主导数据库查询优化与并发处理方案，通过索引优化和缓存机制提升系统响应速度30%。参与需求分析与接口联调，完成测试用例设计与缺陷修复，保障系统稳定运行。成功实现用户选座、下单到支付的全流程闭环，支撑日均百万级订单处理。在项目中应用分布式训练技术，优化模型推理效率，降低资源消耗。

参与高铁订票系统开发，负责用户购票流程、车次查询与订单管理模块实现。基于SpringBoot框架完成高并发场景下的接口设计，通过数据库索引优化与缓存机制提升系统响应速度。针对订单支付流程设计分布式事务方案，保障交易一致性。采用异步消息队列处理订单状态更新，降低系统耦合度。通过性能压测发现数据库瓶颈，优化SQL查询计划并引入读写分离方案，使系统吞吐量提升40%。项目交付后持续监控系统指标，通过A/B测试验证优化效果，保障春运高峰期系统稳定运行。