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毕业于洛阳理工学院计算机科学与技术专业，在校期间表现优异，荣获蓝桥杯Python程序设计大赛国家二等奖，并在机器学习领域取得显著学术成果：以第一作者身份发表SCI论文《Lightweight Bearing Fault Diagnosis Method Based on Improved Residual Network》，拥有2项国家发明专利（《一种滚动轴承故障诊断方法》、《一种基于SAGAN-IResNet的少样本轴承故障诊断方法、系统及存储介质》），展现出扎实的算法研究能力和工程落地能力。

毕业后入职浙江大学滨江研究院担任算法工程师，主要从事工业软件实验室的AI算法应用研究和落地，积累了化工业、核工业、制造业等复杂场景的算法落地经验。熟练运用PyTorch、Scikit-learn等主流机器学习框架，以及FastAPI、Tortoise-ORM等现代化服务端开发框架，推动多个项目算法业务100%落地实现。同时本人在闲鱼接单主营企业数据智能体，企业RAG知识库构建，做过归因分析智能体，法律RAG，量化策略等项目，均已交付。

主导"企业大模型知识平台"产品的全流程研发。在该项目中，独立设计并实现了RAG知识文档管理基座和大小模型联动架构两大核心模块：RAG系统：采用混合检索策略（Hybrid Search），结合Milvus向量数据库的密集向量（Dense Embedding）与稀疏向量（BM25 Sparse Embedding）进行语义+关键词融合检索，配合BGE/Jina Reranker进行二阶段重排序，检索准确率高于市场平均水平10%以上大小模型联动：设计了模型能力注册中心，通过功能描述与Prompt工程实现大模型意图识别智能调用，网关执行器动态解析调用指令并路由至对应小模型执行，具备API缓存、监控和限流能力

在AI Agent架构设计方面，独立设计并实现了企业级多智能体协作Data Agent系统，这是一个面向企业数据分析场景的对话式数据分析平台：
自研多智能体协作架构：基于ReAct（Reasoning + Acting）模式实现SQL Agent、Feedback Agent、General Agent等多个专业智能体，通过Router Agent进行意图识别和智能路由
流式响应架构：采用SSE（Server-Sent Events）+ Redis Stream实现实时事件推送，支持断点续传、思考过程可视化，前端可实时观察AI的推理链和工具调用过程
分层记忆系统：设计并实现了多层级会话记忆架构，包括对话摘要、关键事实提取、SQL模式向量检索，支持conversation/user/dept三个粒度的上下文召回
多数据源适配层：抽象统一的DatabaseHandler接口，支持MySQL、PostgreSQL、SQLite、MongoDB、Oracle、SQL Server、ClickHouse多种主流数据库，采用工厂模式+延迟导入实现灵活扩展。

在算法能力方面，精通深度学习模型原理与工程化实践：熟练掌握CNN、LSTM、GAN、Transformer、U-Net、Diffusion、BERT、GPT、CLIP、Siamese等经典模型架构；擅长使用一维卷积解决工业信号分类问题，独创PhantomCNN算法，通过逐点卷积与大核逐通道扩张卷积结合，在轴承故障诊断任务上取得优异的性能、抗噪性和泛化能力。

技术栈全面：精通Python异步编程（asyncio、FastAPI），熟练掌握LangChain、LangGraph、AgentScope等LLM应用框架，具备Prompt Engineering、RAG、Workflows、MCP等大模型应用开发能力；数据库方面熟悉MySQL、PostgreSQL、Redis、Milvus等主流存储方案；具备良好的系统架构设计能力。