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Python全栈开发（数据处理/机器学习/工程化/生信分析）：精通Python语言及生态工具链，掌握数据清洗（pandas/polars）、科学计算（scipy）、机器学习（scikit-learn/xgboost）、深度学习（PyTorch/TensorFlow）等技术。具备分布式计算（Dask）、并行加速（Numba）、任务编排（Airflow）等工程化能力。熟悉关系型数据库（PostgreSQL/MySQL）与非关系型数据库（MongoDB/Timescale/Neo4j），精通向量数据库（FAISS/pgvector/Milvus）与图数据库应用。精通自然语言处理（NLP）技术，包括文本向量化、语义检索、意图识别等。掌握数据可视化（Matplotlib/Seaborn）、BI报表开发（Tableau/Power BI）等工具。

长期从事Python全栈开发，主导多个大型数据平台建设，涵盖数据采集、清洗、建模、可视化等全流程。精通机器学习算法研发与工程化部署，具备从模型训练到生产环境的完整实施经验。擅长复杂系统架构设计，成功搭建多个高并发分布式计算平台。具备丰富的NLP项目经验，主导开发多个语义理解系统，提升搜索与推荐系统的准确率与覆盖率。

主导建设LLM+RAG查询理解平台，解决移动端搜索/信息流的语义理解难题。通过构建语义知识库实现历史Query结构化存储，采用pgvector/Milvus实现高效向量检索。设计多候选语义改写方案，结合ERNIE大模型生成多风格改写结果，通过rerank算法选择最优方案。开发意图识别系统，实现多标签分类与槽位抽取，输出结构化JSON用于下游召回策略。采用Flink+Kafka实现实时特征计算，通过Redis缓存提升系统响应速度。构建可视化监控体系，集成ClickHouse与Grafana实现指标看板，持续优化召回覆盖率与点击率。