 计算机系统工作相关：能熟练使用linux系统，熟练使用git进行项目管理、了解一定网络相关知识、能基础使用MySQL处理数据
 C++相关：较为熟悉的使用C++，能明白C++的语言特性，使用其实现一些算法相关的功能，能用其手写出各种经典的数据结构和简单的算法，在LeetCode上用C++自己独立解出大部分中等难度题目
 Python相关：能熟练使用python的各类基础功能，知晓其语言特性，读过一些简单的python基础库代码，能熟练的使用matplotlib、numpy、pandas、tensorflow、pytorch、opencv等人工智能相关的库
 人工智能相关：
1、 传统机械学习算法：梯度下降 、反向传播、K-Means聚类、K邻近算法、决策树、多分类、支持向量机、线性回归、贝叶斯算法、逻辑回归、随机森林、图像处理算法(模糊、锐化、灰度图、二值化、直方图、膨胀、腐蚀、边缘检测Canny 等)、对象分割
根据论文和他人指导手写出过所有的算法，实际使用数据运行成功，能说出他们的具体结构，并根据实际需要使用他们。
2、神经网络:
- 基础: FC CNN RNN LSTM GRU MLP FFN
- 视觉经典: LeNet-5 AlexNet GoogLeNet ResNet MobileNetV1 MNV2 MNV3
- 大模型相关: Encoder-Decoder Model, Transformer, Bert, ViT, T5, GPT-123, GLM
- 对象检测: DPM R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, YOLO SSD
根据论文和他人指导手写出过部分的算法，能说出大部分的具体结构，了解以上算法优劣势，能基本讲出人工智能的发展历史，能根据实际需要使用他们，并拥有根据论文写出对应算法结构的能力。
3、 大模型：llama3 chatglm3 qwen2.5, bge, deepseek-r1, qwen3,GPT3，

具体项目：
杭州铭师智生科技有限公司是一家专注于教育科技领域的公司，我在工作期间参与了开发DeepLearning、智卷精灵两款面向学生老师群体的教育学习辅助工具的app，均在2024年3月28日上线，其后主要参与维护更新项目。
智卷星球和deeplearning两者类似，只在细节上加入不同内容分割用户群体。我们通过仿照小猿搜题和作业帮，实现了ai批改、错题本、拍照答疑对学生进行课业辅导等功能。为了实现这个需求设计了一套对图片进行预处理，OCR模型识别图片，NLP增强改错文本输出、以图搜图辅助、搜集数据进行学生专属培养计划的核心模型架构。然后前期人工答疑+标注数据，后续结合合成数据和众包标注平台进行模型训练，最终结合前端形成app。在我离职的时候已经可以拥有一定稳定根据数据和需求的不断迭代能力。
岗位职责：
 协助大模型算法的设计、实现及性能优化，包括预训练、微调、Prompt工程等环节，通过实验分析提升模型效果与推理效率。
 参与从数据预处理、模型训练工作，负责实验跟踪、效果分析及问题排查，协助模型的持续迭代与部署。
 与团队合作，针对特定问题进行算法设计和解决方案的实施。
 根据业务需求，优化NLP大模型生成内容的效果，提示词等优化。