松间见星辰
高级AI算法工程师 · 3年经验 · 保密
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技术能力
后端架构：
FastAPI + PostgreSQL/MySQL | API设计、百万级用户系统架构
运筹规划算法
AI工程：
大模型工作流与智能体开发
深度学习框架：PyTorch/MXNet
前端：
Vue3/Streamlit快速搭建管理后台与演示界面
部署：
容器化部署、虚拟化部署、桌面软件
FastAPI + PostgreSQL/MySQL | API设计、百万级用户系统架构
运筹规划算法
AI工程：
大模型工作流与智能体开发
深度学习框架：PyTorch/MXNet
前端：
Vue3/Streamlit快速搭建管理后台与演示界面
部署：
容器化部署、虚拟化部署、桌面软件
项目经验
项目名称：企业级智能风控新闻分析平台
项目概述
为金融风控部门打造的新闻自动采集与分析系统，每日处理10万+外部新闻，实时识别对关注企业的风险事件，替代80%人工舆情监控工作。
核心功能
智能采集层：定时调度（分钟级）抓取50+新闻源，自动去重与优先级排序
NLP分析引擎：主体识别准确率92%、情感分析F1值0.88、事件6分类（经营风险/政策变动/市场波动等）
影响评估模块：基于大模型生成事件摘要与企业影响评级（高/中/低）
动态配置：前端可视化配置监控企业列表、新闻源、分析维度，零代码调整策略
企业对接：标准化API，与客户内部风控系统集成
技术实现
后端：FastAPI异步架构
AI模型：PyTorch训练领域微调模型，Coze工作流编排LLM总结与评级任务
存储：MySQL存储结构化分析结果
前端：Vue3搭建管理后台，Streamlit快速生成数据看板，支持Excel/JSON报表导出
部署：Docker容器化
项目概述
为金融风控部门打造的新闻自动采集与分析系统，每日处理10万+外部新闻，实时识别对关注企业的风险事件，替代80%人工舆情监控工作。
核心功能
智能采集层：定时调度（分钟级）抓取50+新闻源，自动去重与优先级排序
NLP分析引擎：主体识别准确率92%、情感分析F1值0.88、事件6分类（经营风险/政策变动/市场波动等）
影响评估模块：基于大模型生成事件摘要与企业影响评级（高/中/低）
动态配置：前端可视化配置监控企业列表、新闻源、分析维度，零代码调整策略
企业对接：标准化API，与客户内部风控系统集成
技术实现
后端：FastAPI异步架构
AI模型：PyTorch训练领域微调模型，Coze工作流编排LLM总结与评级任务
存储：MySQL存储结构化分析结果
前端：Vue3搭建管理后台，Streamlit快速生成数据看板，支持Excel/JSON报表导出
部署：Docker容器化
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