不酸的酸奶
研究院技术开发岗T2
银联商务支付股份有限公司 · 4年经验
日薪：
￥800/8h
地点：
上海 浦东
时间：
下班后周六周日
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
长期专注于机器学习与深度学习算法的研发及工程化落地（但最近两三年主攻LLM和Agent相关技术），具备从算法设计、模型训练到生产级部署的全链路技术能力。
在算法研发方面，于图像识别、自然语言处理、时序预测等方向有扎实的理论功底与项目经验，熟练使用 PyTorch、TensorFlow 等框架进行模型设计、训练调优与实验管理，能够根据业务场景完成算法选型、数据管线构建与模型迭代。
在模型部署方面，掌握模型压缩（量化、剪枝、蒸馏）、格式转换（ONNX）及推理加速技术，熟悉 TensorRT、ONNX Runtime、OpenVINO 等推理引擎，可实现云端服务化部署（FastAPI ）与边缘端（Jetson、移动端）高效推理，解决低延迟、高并发场景下的落地难题。
在工程基础方面，熟练使用 Python、C/C++ 等语言，具备良好的数据结构与算法功底；熟悉 Linux 开发环境、Docker 与 CI/CD 流程，能够将研究成果快速转化为稳定可靠的生产系统，并一贯注重技术调研对比、方案权衡分析与代码质量管控。
在算法研发方面，于图像识别、自然语言处理、时序预测等方向有扎实的理论功底与项目经验，熟练使用 PyTorch、TensorFlow 等框架进行模型设计、训练调优与实验管理，能够根据业务场景完成算法选型、数据管线构建与模型迭代。
在模型部署方面，掌握模型压缩（量化、剪枝、蒸馏）、格式转换（ONNX）及推理加速技术，熟悉 TensorRT、ONNX Runtime、OpenVINO 等推理引擎，可实现云端服务化部署（FastAPI ）与边缘端（Jetson、移动端）高效推理，解决低延迟、高并发场景下的落地难题。
在工程基础方面，熟练使用 Python、C/C++ 等语言，具备良好的数据结构与算法功底；熟悉 Linux 开发环境、Docker 与 CI/CD 流程，能够将研究成果快速转化为稳定可靠的生产系统，并一贯注重技术调研对比、方案权衡分析与代码质量管控。
项目经验
企业级办公智能体平台（AI Agent 架构设计）
主导设计基于 agno-agent 框架的企业级办公智能体，面向企业办公场景提供自动化与智能化能力。负责会话管理、agent-loop、tool-loop、记忆系统、Prompt 工程与上下文管理等核心模块的整体架构与实现。攻克上下文压缩与跨语言 Token 估算难题，针对中英文 char_to_token_ratio 偏差设计动态校准策略，在长对话场景下有效控制上下文成本与响应延迟，支撑智能体在复杂多轮任务中的稳定表现。
智能体知识库系统（RAG / 向量检索）
为智能体构建长期记忆与知识召回能力，设计混合检索方案与时间衰减记忆机制，使智能体能够跨会话保留关键信息并按时效权重召回，显著增强多轮协作中的一致性与个性化体验。该能力已作为智能体记忆子系统落地。
各种定制化非定制化skill和tool的开发
主导设计基于 agno-agent 框架的企业级办公智能体，面向企业办公场景提供自动化与智能化能力。负责会话管理、agent-loop、tool-loop、记忆系统、Prompt 工程与上下文管理等核心模块的整体架构与实现。攻克上下文压缩与跨语言 Token 估算难题，针对中英文 char_to_token_ratio 偏差设计动态校准策略，在长对话场景下有效控制上下文成本与响应延迟，支撑智能体在复杂多轮任务中的稳定表现。
智能体知识库系统（RAG / 向量检索）
为智能体构建长期记忆与知识召回能力，设计混合检索方案与时间衰减记忆机制，使智能体能够跨会话保留关键信息并按时效权重召回，显著增强多轮协作中的一致性与个性化体验。该能力已作为智能体记忆子系统落地。
各种定制化非定制化skill和tool的开发
不酸的酸奶
研究院技术开发岗T2 · 4年经验 · 银联商务支付股份有限公司
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技术能力
长期专注于机器学习与深度学习算法的研发及工程化落地（但最近两三年主攻LLM和Agent相关技术），具备从算法设计、模型训练到生产级部署的全链路技术能力。
在算法研发方面，于图像识别、自然语言处理、时序预测等方向有扎实的理论功底与项目经验，熟练使用 PyTorch、TensorFlow 等框架进行模型设计、训练调优与实验管理，能够根据业务场景完成算法选型、数据管线构建与模型迭代。
在模型部署方面，掌握模型压缩（量化、剪枝、蒸馏）、格式转换（ONNX）及推理加速技术，熟悉 TensorRT、ONNX Runtime、OpenVINO 等推理引擎，可实现云端服务化部署（FastAPI ）与边缘端（Jetson、移动端）高效推理，解决低延迟、高并发场景下的落地难题。
在工程基础方面，熟练使用 Python、C/C++ 等语言，具备良好的数据结构与算法功底；熟悉 Linux 开发环境、Docker 与 CI/CD 流程，能够将研究成果快速转化为稳定可靠的生产系统，并一贯注重技术调研对比、方案权衡分析与代码质量管控。
在算法研发方面，于图像识别、自然语言处理、时序预测等方向有扎实的理论功底与项目经验，熟练使用 PyTorch、TensorFlow 等框架进行模型设计、训练调优与实验管理，能够根据业务场景完成算法选型、数据管线构建与模型迭代。
在模型部署方面，掌握模型压缩（量化、剪枝、蒸馏）、格式转换（ONNX）及推理加速技术，熟悉 TensorRT、ONNX Runtime、OpenVINO 等推理引擎，可实现云端服务化部署（FastAPI ）与边缘端（Jetson、移动端）高效推理，解决低延迟、高并发场景下的落地难题。
在工程基础方面，熟练使用 Python、C/C++ 等语言，具备良好的数据结构与算法功底；熟悉 Linux 开发环境、Docker 与 CI/CD 流程，能够将研究成果快速转化为稳定可靠的生产系统，并一贯注重技术调研对比、方案权衡分析与代码质量管控。
项目经验
企业级办公智能体平台（AI Agent 架构设计）
主导设计基于 agno-agent 框架的企业级办公智能体，面向企业办公场景提供自动化与智能化能力。负责会话管理、agent-loop、tool-loop、记忆系统、Prompt 工程与上下文管理等核心模块的整体架构与实现。攻克上下文压缩与跨语言 Token 估算难题，针对中英文 char_to_token_ratio 偏差设计动态校准策略，在长对话场景下有效控制上下文成本与响应延迟，支撑智能体在复杂多轮任务中的稳定表现。
智能体知识库系统（RAG / 向量检索）
为智能体构建长期记忆与知识召回能力，设计混合检索方案与时间衰减记忆机制，使智能体能够跨会话保留关键信息并按时效权重召回，显著增强多轮协作中的一致性与个性化体验。该能力已作为智能体记忆子系统落地。
各种定制化非定制化skill和tool的开发
主导设计基于 agno-agent 框架的企业级办公智能体，面向企业办公场景提供自动化与智能化能力。负责会话管理、agent-loop、tool-loop、记忆系统、Prompt 工程与上下文管理等核心模块的整体架构与实现。攻克上下文压缩与跨语言 Token 估算难题，针对中英文 char_to_token_ratio 偏差设计动态校准策略，在长对话场景下有效控制上下文成本与响应延迟，支撑智能体在复杂多轮任务中的稳定表现。
智能体知识库系统（RAG / 向量检索）
为智能体构建长期记忆与知识召回能力，设计混合检索方案与时间衰减记忆机制，使智能体能够跨会话保留关键信息并按时效权重召回，显著增强多轮协作中的一致性与个性化体验。该能力已作为智能体记忆子系统落地。
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