作为一名全栈工程师,我拥有深厚的技术背景和丰富的项目经验,擅长使用多种开发工具和框架进行系统设计和开发。具体技术能力包括:
编程语言:精通 Python、C/C++,熟练使用 Java,具备扎实的编程功底,能够根据不同项目需求选择合适的语言进行开发。
深度学习与人工智能:熟悉使用 PyTorch、TensorFlow 等框架进行模型训练和优化,掌握大规模深度学习模型的训练与推理,了解 LoRA 微调、量化、剪枝 等优化技术,具备大模型的部署经验。
容器化技术:熟悉 Docker、Kubernetes 等容器化和云计算技术,能够高效进行应用容器化部署与管理,确保系统的可扩展性与高可用性。
数据库与存储:熟练使用 MySQL、Redis、MongoDB、Minio 等数据库,能够根据项目需求进行高效的数据存储与处理。
前后端框架:擅长使用 Flask、Django、FastAPI 等后端框架进行应用开发,熟悉 WebSocket 协议,具备良好的前后端协作能力。
机器人与具身智能:在 机器人控制 和 深度学习应用 方面有实际经验,参与过多模态大模型与机器人交互系统的开发,能够优化机器人实时决策与执行能力。
开发工具:精通 Git 进行版本控制,熟悉 Postman、Apifox 等接口调试工具,具备良好的代码管理与团队协作能力。
我具备跨平台的开发能力和强大的技术栈,能够独立承担复杂系统的设计与开发工作,并能够在项目中提供技术解决方案,帮助团队和客户实现技术目标。
香港科技大学的私有化大语言模型部署项目 作为核心开发人员,参与了 Nice 大语言模型的私有化部署,为垂直教育领域提供定制化的智能解答服务。负责 RAG 增强 和 LoRA 微调 全流程,从数据预处理到模型训练与优化,确保模型能够高效适应教育行业的需求。此外,我还通过 Faiss 向量数据库 实现了高效的知识检索系统,大大提升了模型的查询响应速度。通过这次项目,我深入理解了大规模语言模型的调优与部署,提升了自己的系统架构设计能力。
智能机器人控制系统开发项目中,我主导了机器人具身智能系统的研发。项目中,我参与了基于 Action Chunking Transformer 架构的深度学习模型训练,开发了机器人在物理环境中进行实时决策的能力,成功实现了 智能抓取 和 图像生成 等任务。该系统已在多个展会和客户中展示,获得了广泛好评。这个项目让我深刻理解了如何将多模态大模型应用于物理交互场景,提升了我的机器人与 AI 模型结合的开发能力。
高性能视频监控系统开发 在一家自动化科技公司,我参与开发了一个高效的视频监控系统,成功实现了 150+ 监控设备的实时监控与管理。该系统基于 Flask、Docker 和 MySQL 构建,使用 GPU 多卡调度系统 提升视频处理效率,并通过优化数据库架构,确保系统能够稳定运行。此外,我还负责了视频检测模型(如 螺栓松紧检测、端子排位置检测)的标注和训练工作。通过这个项目,我积累了高并发处理与大规模系统的开发经验。
这是一个基于 Flask 和 MongoDB 构建的智能餐厅管理系统,集成菜单管理、订单处理、桌号监控、数据分析和设备管理等功能,支持用户注册与 JWT 身份认证。系统提供多角色支持(用户/管理员),通过前后端联动,实现餐厅业务的全面数字化和智能化管理。
这是一个基于 uni-app 和 Vue3 开发的餐厅管理小程序,提供智能化的订单管理和设备监控功能。用户可以查看实时订单列表,管理菜品及桌号状态,并通过设备绑定与控制,提升餐厅运营效率。该小程序支持订单状态更新、设备信息查询和管理,界面简洁易用,帮助餐厅管理员快速处理日常事务。