技术能力

精通Python/Vue/Java三语技术栈，深耕人工智能与区块链交叉领域。算法层面：熟练掌握深度学习（Transformer、LSTM、CNN）、强化学习（PPO、DQN）、大语言模型微调（LoRA/QLoRA、RLHF）、RAG检索增强生成框架，具备从数据清洗到模型部署的全流程实战能力。AI应用层：擅长AI Agent开发、智能客服系统搭建、多模态交互（语音+图像+文本）方案设计，熟悉LangChain、AutoGPT等工具链。区块链方向：精通Solidity智能合约开发与审计、区块链底层共识机制（PoW/PoS/DPoS）、分布式身份认证（DID）、零知识证明（ZKP）原理及应用，有DeFi协议安全评估经验。网络安全：掌握渗透测试方法论（OWASP Top 10）、网络协议分析（TCP/IP、HTTP/2、WebSocket）、加密算法实现（AES/RSA/ECC/国密SM系列），熟悉等保2.0合规要求。后端架构：具备高并发系统设计能力，熟练使用Django/FastAPI/Gin框架，数据库方面精通PostgreSQL、Redis、MongoDB，有微服务架构和Docker/K8s容器化部署经验。前端方面掌握React/Vue及微信小程序原生开发，能独立完成全栈项目交付。

项目经验

1. 职通教育ERP系统
为职称培训企业搭建完整的企业级管理系统，前端采用Vue 3 + Naive UI，后端基于Express + TypeScript + SQLite。系统涵盖客户管理（多条件筛选/分页/全局搜索）、材料档案管理（17类科目CRUD及文件上传）、政务系统双向对接（Cookie代理抓取、自动导入/推送、材料数量对比）等核心模块。数据库层面使用WAL模式SQLite和乐观锁串行队列保证并发写入安全，材料计数通过单次SQL GROUP BY替代17个并发请求，显著降低系统延迟。该系统已完整交付并投入实际业务使用。

2. Quantskills量化技能知识库（开源共创）
参与开源项目Quantskills的共建，该项目是一个面向量化分析领域的R语言技能模块集，涵盖数据加载、函数编写、缺失数据处理、数据类型操作等核心量化技能的教学内容。本人负责模块内容贡献与R代码示例编写，项目以Pandoc生成多格式文档（PDF/HTML/Word），为数据科学从业者提供系统化学习路径。

3. 内网数据爬取与智能下载系统
针对企业内网环境设计了一套基于元素检索（DOM/XPath选择器）的定向数据爬取方案，解决内网系统无API接口条件下的批量数据采集难题。核心思路是通过智能元素定位算法自动识别表格、列表等结构化数据区域，结合请求节流与断点续传机制，在保证内网系统稳定性的前提下实现高效数据同步。该方案已成功应用于多个政企内网系统的数据迁移场景。

团队情况