本人专注于大模型开发与 AI 工程化落地，具备从提示词工程、模型微调到智能体（Agent）全链路的技术能力，同时拥有扎实的 Python 全栈开发与 AI 辅助编程经验。
大模型与 AI 工程：持有 Datawhale 颁发的大模型开发工程师、Agent 工程师、AI Coding 工程师、微调工程师、提示词工程师等认证，以及华为人工智能初认微认证、阿里云人工智能训练师（高级）认证。精通基于 ModelScope、讯飞星火、豆包 MarsCode 等平台的大模型应用开发，能够独立完成提示词设计、模型微调（LoRA/QLoRA）、智能体工作流构建及 AI 辅助代码生成与优化。
编程与开发：熟练掌握 Python 全栈开发，包括 Django、Flask 等 Web 框架，具备 RESTful API 设计与开发能力；熟悉 MySQL、PostgreSQL 数据库设计与优化；掌握 Git 版本控制、Docker 容器化部署及 CI/CD 流程。
网络与系统：持有华为数通网络层协议基础微认证，具备扎实的计算机网络与数据结构基础，了解 Linux 服务器运维与 Nginx 配置，可独立负责中小型项目的技术选型、架构设计与落地实施。
知识输出与社区贡献：作为 CSDN 博客作者（码龄 5 年，总访问量超 7.5 万），持续输出 AI 与编程领域的技术文章，内容涵盖 Token 机制、Web 异常流量检测、网络抓包工具等，在社区内积累了一定影响力。

项目一：AI 驱动的 Web 异常流量检测系统
负责核心算法模块开发，基于 LSTM-Transformer 架构构建入侵行为智能分析模型。通过对 BERT-base (110M) 到 TinyLSTM (8M) 的模型蒸馏，提取包括请求熵值、API 访问频率、参数分布 KL 散度等 39 维特征向量，实现对 Web 异常流量的实时检测与分类。主导模型的训练、调优与部署，将系统误报率降低至 5% 以下，有效提升了 Web 应用的安全防护能力。
项目二：智能客服 AI 训练与优化项目
作为阿里云认证的人工智能训练师（高级），主导智能客服系统的 AI 训练与优化工作。通过精准的提示词工程设计，优化客服机器人的意图识别与多轮对话能力；利用大模型微调技术，针对特定业务场景定制客服话术，将客户问题解决率提升了 20%。同时，负责构建训练数据标注规范与质量控制流程，确保 AI 模型输出的准确性与一致性。
项目三：AI 辅助代码生成工具开发
基于豆包 MarsCode 平台，开发了一款 AI 辅助代码生成工具。该工具能够根据自然语言需求自动生成 Python 代码，并支持代码解释、调试与优化。通过集成提示词工程与 AI Coding 技术，将开发者的编码效率提升了 30%，并在团队内部得到广泛应用。