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专业技能
精通生成式AI大模型全流程开发,包括基础模型训练、参数微调、指令优化及场景化部署。掌握Transformer架构核心原理,深入理解自注意力机制、位置编码及Decoder-only模型结构。熟练运用LoRA/QLoRA等轻量化微调技术,具备大模型数据清洗、Token化处理及指令数据标注能力。熟悉RAG检索增强生成框架,掌握多模态模型基础架构设计。精通深度学习算法,包括梯度下降、反向传播、优化器选型及模型正则化技术。具备大模型API二次开发经验,熟悉模型评估指标与落地优化方案。了解分布式训练、混合精度训练及显存优化方案,熟悉AI数据合规与隐私安全规范。
工作履历(脱敏处理)
作为AI算法工程师实习生,参与高铁订票系统核心模块开发,基于SpringBoot完成接口设计与业务逻辑开发。主导数据库查询优化与并发处理方案设计,通过Redis缓存和数据库索引优化,提升系统响应速度30%。参与需求分析、接口联调与测试修复,保障系统稳定运行。在大模型开发方向,负责指令数据标注与Token编码处理,完成基座模型预训练与微调流程。通过RAG框架实现检索增强生成,提升问答系统准确率15%。
项目经验(脱敏处理)
参与高铁订票系统开发,负责用户购票流程、车次查询、订单管理等核心模块实现。基于SpringBoot框架完成接口设计与业务逻辑开发,通过数据库查询优化与Redis缓存机制提升系统响应速度30%。设计分布式锁方案解决并发订单处理问题,保障交易数据一致性。采用分库分表策略优化数据库性能,支持日均百万级请求。在大模型应用方向,构建指令数据集并完成Token编码处理,通过LoRA微调技术优化模型推理效率,实现问答系统准确率提升15%。
驻场外包优势
服从性高
严格遵守甲方管理制度
技术扎实
1年项目实战经验
可长期驻场
接受异地项目外派
快速响应
24小时内可到岗
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