IT人力外包人才简历库

精通Python语言及深度学习框架，掌握目标检测（YOLO系列）、图像分割（U-Net/Mask R-CNN）、OCR识别、多模态数据处理技术。熟悉LLM微调框架（unsloth/llamafactory），掌握CPT/SFT/GRPO/DPO等强化学习算法。精通模型量化部署（autoawq/MXFP4/NVFP4/fp8）、推理框架（vllm/lmdeploy）、FastAPI私有化部署。具备Linux系统优化、Docker容器化部署、数据增强（仿射变换/雾化处理）、在线硬样本挖掘等核心能力。完成kaggle竞赛项目，具备从数据采集到模型迭代的全流程开发经验。

主导AI算法开发项目，完成从数据采集、标注、模型训练到边缘部署的全流程开发。设计多尺度改进YOLO网络，结合数据增强与在线硬样本挖掘技术，提升重叠目标识别准确率。实现模型量化部署，在RTX/Jetson平台达到40FPS/15FPS性能。构建企业级RAG知识库系统，支持PDF/PPT等多格式文档处理，实现检索生成混合问答服务，自动化回复准确率达88%。开发代码生成平台，集成静态扫描与安全规则过滤器，缩短开发周期2-3倍。具备Linux系统优化、Docker容器化部署及CI/CD集成经验。

番茄果串识别系统：基于YOLO改进网络结构，采用多尺度anchor机制与空间约束聚类算法，构建1万张多光照/遮挡样本数据集。通过色变/仿射变换等数据增强技术，结合在线硬样本挖掘，实现服务器端mAP@0.5≈92%。部署至RTX/Jetson平台，达到40FPS/15FPS实时推断性能，集成分拣指令接口，提升分拣准确率与自动化水平。

企业级AI知识库系统：设计文档采集清洗管道，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，集成证据回溯、置信度阈值及多候选合并策略。支持细粒度权限控制与审计日志，单次查询延迟<200ms，工单处理时间下降60%。支持版本化语料、增量索引及模型升级。

代码生成与工程师助理系统：构建语义检索上下文召回系统，采用小样本LoRA微调策略。集成静态扫描与安全规则过滤器，防止生成安全缺陷代码。在CI中实现生成→测试→分析→人审闭环，支持按仓库/语言定制模型。实验数据显示CRUD任务代码交付率提升显著，开发周期缩短2-3倍。提供IDE插件与API接口，支持持续学习与指标监控。