主要从事 Python 与 AI 应用开发，具备从算法研究到工程实现的开发经验。熟悉深度学习框架 PyTorch，能够完成模型训练、推理及应用部署等工作。在大模型应用开发方面，具备 RAG系统构建经验，熟悉文本向量化、语义检索与多跳问答等技术，能够实现知识库问答系统与智能信息检索应用。一篇CC FA论文

在生成式 AI 领域，具备扩散模型相关研究与开发经验，熟悉 Stable Diffusion 与 Diffusers 框架，能够实现文本到图像生成及相关应用开发。同时具备 Agent 应用开发经验，可实现工具调用、任务自动化与信息处理流程的自动执行。一篇CCFB论文


工程方面熟悉 Python、JavaScript（React）等开发语言，能够使用 FastAPI 或 Flask 开发 Web API，并结合前端快速搭建 AI 应用 Demo。熟悉 Linux 开发环境、Git、Docker 等开发工具，具备数据处理、自动化脚本开发以及 AI 应用原型快速开发能力，能够在较短周期内完成 AI 产品 Demo 与自动化工具的开发。

1.在生成式人工智能方向参与文本到图像生成系统的研究与开发工作。基于扩散模型构建生成框架，并结合几何约束与优化策略提升生成图像的整体一致性与视觉质量。通过算法改进有效缓解全景视角下的边界不连续与几何畸变问题，实现根据文本描述自动生成沉浸式场景。主要负责模型实现、训练实验设计以及模型效果评估，并完成相关算法模块的工程实现。

2.参与检索增强生成系统的设计与实现工作。系统通过结合传统信息检索方法与深度学习模型，实现复杂问答场景下的信息检索与文本生成。通过融合关键词检索、语义匹配与图结构信息，提高多跳问答任务中的检索准确率，并优化推理效率。主要负责算法实现、数据处理流程构建以及系统实验验证。

3.参与机器人仿真与导航系统开发工作，在 ROS 与机器人仿真环境中构建室内导航实验平台。完成地图构建、路径规划与导航算法的部署，并在复杂室内环境中进行仿真测试与系统调优。通过构建包含多种障碍物的仿真环境，实现机器人稳定建图与导航控制，提高系统在复杂场景中的导航精度与稳定性。