早期主要从事算法驱动的数据分析工作,负责数据建模、特征工程与算法优化,具备扎实的统计与机器学习基础。近两年专注于大语言模型(LLM)的研发与应用,参与了模型微调、推理优化及智能体系统的构建工作。熟悉 Transformer 架构、vLLM、Dify、MindIE 等工具链,具备在昇腾910环境下进行多卡部署与推理优化的经验。当前关注如何将大模型技术应用于数据智能化与人才研究领域,实现从数据洞察到知识生成的全流程闭环。
项目一:人才研究数据分析与算法建模
围绕行业人才数据,构建分析体系,挖掘人才供需、技能分布与岗位匹配规律,为人力资源研究提供数据支撑。
项目二:基于大语言模型(LLM)的智能应用
利用大语言模型(LLM)实现对长文档内容的理解、关键信息抽取与自动摘要,辅助企业内部知识管理、自动研判等。
项目三:基于 MindIE 与昇腾910 的 LLM 推理与部署优化
构建面向昇腾910集群的 LLM 推理与服务框架,支持企业内部私有化大模型微调、部署和智能体系统研发