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专业技能
精通深度学习与机器学习算法设计，具备从数据预处理、特征工程到模型部署的全流程开发经验。熟练掌握Python编程语言及PyTorch框架，具备Vision Transformer、CNN、LSTM等主流模型的实际应用经验。在计算机视觉领域，擅长图像分类、目标检测及复杂纹理特征建模，熟悉自监督学习方法在小样本场景下的应用。具备时序预测与数据建模能力，可处理高噪声数据并提升模型泛化能力。熟悉大语言模型本地化部署，掌握Prompt Engineering技术实现结构化数据可视化分析。具备良好的工程规范意识，擅长代码组织、调试与性能优化。
工作履历（脱敏处理）
作为核心算法工程师参与多个计算机视觉项目开发，主导图像分类与目标检测算法优化，提升模型在复杂纹理场景下的识别准确率。开发自监督学习框架处理小样本数据，成功应用于多模态视网膜血管图像分析项目。设计混合模型架构提升时序预测稳定性，有效应对高噪声数据挑战。主导大语言模型本地化部署方案，通过Prompt Engineering技术实现结构化数据可视化分析。持续优化代码架构与性能，确保算法方案的可复用性与工程化落地。
项目经验（脱敏处理）
项目一：多模态视网膜血管图像自监督预训练方法研发。技术挑战：小样本数据导致模型泛化能力不足，复杂纹理特征难以准确建模。解决方案：构建多模态数据增强体系，采用Vision Transformer与CNN混合架构，设计自监督预训练框架。通过对比学习策略提升特征表达能力，结合注意力机制优化复杂纹理特征提取。最终实现模型在弱监督场景下的准确率提升18%，支持多模态数据的联合分析，为医学影像分析提供可靠技术支撑。
驻场外包优势
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