01
2026.06—2026.09
Agent 研发实习生
Data · 基础设施 · 数据库
参与 Coding Agent 开发，主要涉及模型请求状态、失败重试、模型服务路由和质量检查。
技术栈：TypeScript / Node.js、Effect、Go / Hertz、React、MySQL、HTTP / SSE、MCP、Bun / Vitest / Playwright。
2026.05—2026.06
大模型优化实习生
大模型事业部
负责 Deep Research 评测，适配三套 Research Agent，运行对比实验并分析失败案例。
技术栈：Python、LangGraph、Tavily、DeepResearch Bench II、LLM-as-a-Judge。
02
Deep Research Agent 平台 · 独立开发者 · 2026.06—2026.08
一个用于资料检索和研究报告生成的 Agent 项目，支持网页与 PDF 阅读、 来源整理，以及研究过程的查看。
实习期间负责评测与问题分析，实习结束后继续开发研究网络、任务恢复、前端界面，并部署上线。
研究网络界面，可查看任务节点与参考来源。
03
项目视频、系统界面与文档展示。
完整演示 · 6 分 29 秒 · 已静音并模糊画面两侧人员区域
算法与后端工程师 · 2025.11—2026.03
负责后端控制系统与视觉算法开发，包括装配任务流程、轮毂定位，以及 PLC 和机械臂的通信控制。
技术栈：Python、FastAPI、SQLModel、SQLite、OpenCV、PyTorch、DINOv2、TCP Socket、PLC 通信与控制。
现场视频 · 2 分 13 秒 · 已静音并模糊画面边缘
04
大模型应用、微调与后训练、后端开发，以及计算机视觉。
熟悉 RAG 架构与 Agent 工作流设计，掌握 LangChain、LangGraph，熟悉 ReAct、Plan-Execute-Replan、多 Agent 协作、Agent Skills、工具编排与 MCP 接入。
了解 Agent Runtime、上下文管理、任务状态持久化与断点恢复、模型调用稳定性与可观测性。
熟悉 LoRA / QLoRA 等参数高效微调方法，掌握 LLaMA-Factory，熟悉 XTuner、Transformers TRL 等微调框架。
熟悉 SFT、DPO，了解 PPO、GRPO 等后训练方法，以及 DeepSpeed 分布式训练和 vLLM、LMDeploy 等推理部署方案。
熟练使用 Python，熟悉 TypeScript / Node.js、FastAPI、异步编程、任务流编排、SSE 与网络爬虫，了解 Go。
熟悉 MySQL、PostgreSQL、Redis、SQLite 与 Git，具备接口开发、数据存储与缓存能力。
熟悉 OpenCV 图像处理方法，掌握 CNN、Transformer 等深度学习基础架构，了解 ResNet、ViT、YOLO 等常用视觉模型。
具备目标检测、跟踪、特征提取与视觉定位等任务实践基础。
05
计算机技术 · 硕士 · GPA 3.75 / 4.0
学业奖学金三等奖 · CET-6
计算机科学与技术 · 本科
GPA 3.83 / 5.0 · 专业排名 10 / 118
大学生数学建模竞赛一等奖 · 优秀毕业设计 · 优秀毕业生 · CET-4
