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专业技能
精通Python编程语言及Shell脚本开发，熟练掌握Django、Flask、FastAPI等Web框架。深入理解Transformer架构及BERT/GPT系列模型，具备大模型高效微调经验（PEFT技术：Adapter Tuning、Prefix Tuning、LoRA、QLoRA等）。熟悉模型量化压缩技术（GPTQ、AWQ、BNB、知识蒸馏、剪枝）及多模态模型（CLIP、VAE、UNet）。精通分布式训练框架（DeepSpeed、vLLM）与开源大模型（Whisper、ChatGLM、Qwen）。掌握提示工程（CoT、ReAct、Few-shot Prompting）及RAG架构设计（文档处理、Embedding模型选型、向量数据库集成）。具备LLM系统架构设计能力，熟悉MLOps全流程（模型版本管理、实验跟踪、自动化部署）。精通Milvus、Elasticsearch等向量数据库，擅长大规模文本数据清洗与分析。
工作履历（脱敏处理）
主导开发智能专利撰写辅助系统，设计覆盖专利申请全流程的AI解决方案。负责大模型定制化训练与优化，实现权利要求智能生成、说明书自动扩展等核心功能。构建RAG系统集成海量专利数据库，通过Prompt链设计提升文本生成逻辑性。完成模型量化压缩与分布式训练部署，降低推理成本30%。主导模型评估选型与安全合规方案设计，确保系统符合数据隐私保护要求。
项目经验（脱敏处理）
项目背景：开发智能专利撰写辅助系统，通过AI技术提升专利代理师工作效率。核心职责：主导大模型算法设计与优化，构建RAG架构集成专利数据库，设计Prompt链提升生成质量。技术挑战：多任务指令微调、实时知识检索、模型推理效率优化。解决方案：采用LoRA微调技术提升模型泛化能力，集成Elasticsearch实现毫秒级检索响应，通过模型量化压缩降低推理延迟。项目成果：实现撰写效率提升30%，降低人工复核工作量50%，系统获公司内部技术创新奖。
驻场外包优势
服从性高
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技术扎实
6年项目实战经验
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