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精通大模型训练全流程技术栈，包括预训练（Pre-training）、监督微调（SFT）、基于人类反馈的强化学习（RLHF）等核心方法。掌握DeepSeek、Qwen、ChatGLM等主流大模型架构，具备模型推理部署能力。擅长RAG（检索增强生成）技术体系，精通GraphRAG、LightRAG等检索增强方案。熟悉MCP多端服务编排框架及异步调度优化。具备Dify平台AI应用开发经验，可设计Workflow及定制AI工具。掌握数字人核心技术栈（ASR/TTS/Wav2Lip），擅长Prompt工程优化。精通Transformer、BERT、GPT等深度学习模型，熟练使用PyTorch/TensorFlow框架。具备MySQL/Redis/Neo4j等多类型数据库设计与优化能力，熟悉Milvus/Chroma等向量数据库。精通Linux开发环境，具备Docker容器化部署经验。

专注于大模型算法研发与工程化落地，主导构建基于RAG技术的智能问答系统，实现文档检索效率提升80%。设计并优化大模型训练流程，完成预训练、SFT、RLHF等阶段的参数调优与性能提升。开发数字人交互系统，集成ASR/TTS/Wav2Lip技术，实现自然人机对话。搭建基于Dify平台的AI应用架构，设计可复用的Workflow模板。优化MCP服务编排框架，提升异步任务处理效率30%。完成多类型数据库架构设计，支持PB级数据存储与高效查询。

开发智能文档问答系统：采用MinerU+Glm4v-9b实现文档结构化处理，构建语义块数据库。基于bge-m3模型完成文档向量化存储，通过Milvus实现高效语义检索。设计多阶段查询处理流程，包含代词消解、查询重写及子问题生成。采用并行检索与重排序技术，确保Top3上下文准确率超95%。集成Qwen2.5-32b模型生成精准答案，结合Redis缓存机制实现秒级响应。系统上线后文档查询效率提升80%，人工问答成本降低60%，支持日均10万+次查询。