Enchanted.

飞桨开发者技术专家
百度 · 3年经验
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日薪: ¥1500/8h
地点: 深圳 光明
时间: 下班后周六周日可工作日远程
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AI 技能提取 | 人工智能 Python 深度学习 计算机视觉 自然语言处理
中国科学院大学硕士,本人主要从事人工智能、大模型应用开发与AI技术咨询相关工作,具备较完整的AI工程化落地能力。熟悉大模型应用开发、Prompt Engineering、RAG知识库问答、智能体Agent搭建、多模态问答系统、企业AI应用方案设计等方向,能够根据客户业务场景完成需求分析、技术选型、原型设计、系统搭建与交付文档编写。技术方面熟悉Python、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、模型微调、向量检索、API调用与AI应用集成,能够基于主流大模型平台、知识库工具和智能体开发平台搭建企业内部问答助手、智能客服、文档检索系统、工作流自动化应用和AI演示Demo。曾参与百度人工智能平台、文心大模型相关研发与课程建设,也具备AI课程研发、企业培训和高校人工智能讲座经验,能够将复杂技术转化为可理解、可使用、可落地的解决方案。适合承接AI应用咨询、大模型项目原型开发、RAG知识库搭建、智能体工作流设计、AI课程培训及技术方案评估等顾问类工作。

1. 多模态RAG Agents协同文档问答系统:参与开发基于大模型的多模态RAG智能问答系统,面向专业文档检索、术语解释和知识问答场景,完成文档解析、知识库构建、向量检索、Prompt设计、多Agent协同问答与结果优化等工作。项目结合DeepSeek、文心等大模型能力,实现对复杂文档内容的语义检索、上下文增强问答和多轮交互,提升专业资料查询效率。

2. 百度人工智能平台及文心大模型相关项目:曾参与百度人工智能平台EasyDL相关项目开发,以及文心大模型相关研发与课程建设工作,熟悉AI平台化工具、模型应用开发、Prompt Engineering、大模型微调基础流程和产业化应用场景。能够根据业务需求完成AI功能设计、模型能力调用、应用原型搭建和技术文档编写。

3. 企业AI应用与智能体课程项目:参与人工智能产业化应用课程建设,围绕Prompt、AIGC、RAG、智能体Agent、知识库问答、工作流自动化等方向设计课程内容和实操案例。具备将复杂AI技术转化为企业可理解、可落地方案的能力,可支持企业AI培训、智能体应用搭建、AI工具选型和业务流程优化。

4. 深度学习与计算机视觉项目经验:具备深度学习、计算机视觉和医学影像分割相关项目经验,熟悉Python、PyTorch、数据预处理、模型训练、推理部署和结果评估流程。曾参与人工智能竞赛、算法论文研究和AI开源生态建设,能够完成从需求分析、算法设计、实验验证到项目交付的完整流程。
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技术能力

AI 技能提取 | 人工智能 Python 深度学习 计算机视觉 自然语言处理
中国科学院大学硕士,本人主要从事人工智能、大模型应用开发与AI技术咨询相关工作,具备较完整的AI工程化落地能力。熟悉大模型应用开发、Prompt Engineering、RAG知识库问答、智能体Agent搭建、多模态问答系统、企业AI应用方案设计等方向,能够根据客户业务场景完成需求分析、技术选型、原型设计、系统搭建与交付文档编写。技术方面熟悉Python、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、模型微调、向量检索、API调用与AI应用集成,能够基于主流大模型平台、知识库工具和智能体开发平台搭建企业内部问答助手、智能客服、文档检索系统、工作流自动化应用和AI演示Demo。曾参与百度人工智能平台、文心大模型相关研发与课程建设,也具备AI课程研发、企业培训和高校人工智能讲座经验,能够将复杂技术转化为可理解、可使用、可落地的解决方案。适合承接AI应用咨询、大模型项目原型开发、RAG知识库搭建、智能体工作流设计、AI课程培训及技术方案评估等顾问类工作。

项目经验

1. 多模态RAG Agents协同文档问答系统:参与开发基于大模型的多模态RAG智能问答系统,面向专业文档检索、术语解释和知识问答场景,完成文档解析、知识库构建、向量检索、Prompt设计、多Agent协同问答与结果优化等工作。项目结合DeepSeek、文心等大模型能力,实现对复杂文档内容的语义检索、上下文增强问答和多轮交互,提升专业资料查询效率。

2. 百度人工智能平台及文心大模型相关项目:曾参与百度人工智能平台EasyDL相关项目开发,以及文心大模型相关研发与课程建设工作,熟悉AI平台化工具、模型应用开发、Prompt Engineering、大模型微调基础流程和产业化应用场景。能够根据业务需求完成AI功能设计、模型能力调用、应用原型搭建和技术文档编写。

3. 企业AI应用与智能体课程项目:参与人工智能产业化应用课程建设,围绕Prompt、AIGC、RAG、智能体Agent、知识库问答、工作流自动化等方向设计课程内容和实操案例。具备将复杂AI技术转化为企业可理解、可落地方案的能力,可支持企业AI培训、智能体应用搭建、AI工具选型和业务流程优化。

4. 深度学习与计算机视觉项目经验:具备深度学习、计算机视觉和医学影像分割相关项目经验,熟悉Python、PyTorch、数据预处理、模型训练、推理部署和结果评估流程。曾参与人工智能竞赛、算法论文研究和AI开源生态建设,能够完成从需求分析、算法设计、实验验证到项目交付的完整流程。
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