北京大学理学学士 人工智能高级算法工程师
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1.LLM/AIGC领域专家
主导大模型垂直落地：2023年至今深耕LLM微调与Agent系统开发，运用Prompt Engineering/Function Calling优化GPT系列模型，通过RAG+LangChain构建垂直行业专属知识引擎，在教辅机器人项目中实现意图识别准确率90%+、响应速度提升20%。
2.全栈式AI工程能力
技术闭环经验：从NLP基础任务（文本分类/情感分析/机器翻译）到AGI应用（智能问答/客服系统/Agent开发）均有成熟落地案例，近1年新增零售业、医疗、企业法务/财务等领域AI系统升级项目。
工程化落地：精通FastAPI服务部署、异步高并发架构设计，在教辅机器人项目中支撑10,000+用户并发访问，满意度95%。
3.跨领域解决方案能力
行业适配性强：成功将AI技术应用于金融（客户预测模型准确率90%+）、工业（CV安全监控效率提升50%）、教育（心理数据挖掘）、医疗（数据脱敏与知识库构建）等场景。
技术迁移能力：快速复用LLM技术栈解决企业内部门升级需求（如法务合同审查、财务自动化分析），缩短新场景开发周期40%。
1.LLM/AIGC领域专家
主导大模型垂直落地：2023年至今深耕LLM微调与Agent系统开发，运用Prompt Engineering/Function Calling优化GPT系列模型，通过RAG+LangChain构建垂直行业专属知识引擎，在教辅机器人项目中实现意图识别准确率90%+、响应速度提升20%。
2.全栈式AI工程能力
技术闭环经验：从NLP基础任务（文本分类/情感分析/机器翻译）到AGI应用（智能问答/客服系统/Agent开发）均有成熟落地案例，近1年新增零售业、医疗、企业法务/财务等领域AI系统升级项目。
工程化落地：精通FastAPI服务部署、异步高并发架构设计，在教辅机器人项目中支撑10,000+用户并发访问，满意度95%。
3.跨领域解决方案能力
行业适配性强：成功将AI技术应用于金融（客户预测模型准确率90%+）、工业（CV安全监控效率提升50%）、教育（心理数据挖掘）、医疗（数据脱敏与知识库构建）等场景。
技术迁移能力：快速复用LLM技术栈解决企业内部门升级需求（如法务合同审查、财务自动化分析），缩短新场景开发周期40%。
讲师简介
资深高级算法工程师， 拥有12年跨领域AI实战经验，专注于大模型垂直落地与智能体系统开发。 近2年主导多个LLM核心项目，精通： 大模型微调（SFT/LoRA/P-tuning）、 RAG增强、 Agent框架设计及 LangChain/llamaIndex工程化应用。 具备从NLP/CV传统算法到AGI技术的完整转型经验， 成功在金融、教育、医疗、工业等领域实现AI解决方案从0到1的落地， 驱动业务效率提升30%+。追求技术创新与商业价值的深度结合。
