郑皓元 Harold
软件研发工程师
中国电信 · 1年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
苏州 全区
时间：
下班后周六周日可工作日远程
信用行为
0
接单数
0
评价数
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收藏数
技术能力
本人主要从事人工智能与软件开发方向，具备扎实的算法基础和完整的项目落地经验。熟悉 Python、C++、Java 等开发语言，能够熟练使用 PyTorch、Scikit-learn、NumPy、Pandas 等机器学习框架开展模型训练与算法开发，同时具备 React Native、Django、Gradio 等全栈开发能力，可独立完成前后端开发、数据库设计及系统部署。
在 AI 应用方面，具有丰富的大语言模型（LLM）和多模态模型开发经验，熟悉 Qwen、DeepSeek、YOLO 等模型的部署与应用，能够完成视觉识别、目标检测、图文理解、智能问答、数据分析等 AI 系统开发。此外，还参与过计算机视觉、金融 AI、智能硬件等多个科研项目，对模型微调、迁移学习、数据集构建、模型评测及算法优化均有实践经验。能够根据客户需求快速完成原型开发、算法实现、接口设计及系统集成，为项目提供完整的技术解决方案。
在 AI 应用方面，具有丰富的大语言模型（LLM）和多模态模型开发经验，熟悉 Qwen、DeepSeek、YOLO 等模型的部署与应用，能够完成视觉识别、目标检测、图文理解、智能问答、数据分析等 AI 系统开发。此外，还参与过计算机视觉、金融 AI、智能硬件等多个科研项目，对模型微调、迁移学习、数据集构建、模型评测及算法优化均有实践经验。能够根据客户需求快速完成原型开发、算法实现、接口设计及系统集成，为项目提供完整的技术解决方案。
项目经验
曾担任 AI 创业项目核心开发工程师，负责从零搭建 AI 创业伙伴匹配平台，采用 React Native + Django 技术栈完成前后端开发，设计并实现用户系统、聊天系统、匹配算法、数据库及后台管理等核心功能，推动项目从设计到上线全过程。
在中国电信软件开发中心实习期间，参与智能交通分析系统开发，结合 YOLO、Qwen2.5-VL、DeepSeek 等模型，实现视频流目标检测、交通事件识别、风险分析及自动生成分析报告，并基于 Gradio 搭建交互式系统，实现视频采集、检测识别、图像截取、内容描述及结果展示等完整业务流程。
科研方面，参与基于大语言模型的金融投资组合算法选择研究，构建覆盖沪深300、标普500等市场的七百余组测试数据，利用 Qwen 提取市场特征并自动选择最优优化算法，在收益率和风险控制指标上优于传统方法。此外，还参与手写数学公式识别、RFID 智能导盲系统等项目，积累了计算机视觉、深度学习、模型训练、硬件通信及算法优化等丰富经验，并拥有 AI 领域国际会议论文录用经历，具备较强的科研创新与工程落地能力。
在中国电信软件开发中心实习期间，参与智能交通分析系统开发，结合 YOLO、Qwen2.5-VL、DeepSeek 等模型，实现视频流目标检测、交通事件识别、风险分析及自动生成分析报告，并基于 Gradio 搭建交互式系统，实现视频采集、检测识别、图像截取、内容描述及结果展示等完整业务流程。
科研方面，参与基于大语言模型的金融投资组合算法选择研究，构建覆盖沪深300、标普500等市场的七百余组测试数据，利用 Qwen 提取市场特征并自动选择最优优化算法，在收益率和风险控制指标上优于传统方法。此外，还参与手写数学公式识别、RFID 智能导盲系统等项目，积累了计算机视觉、深度学习、模型训练、硬件通信及算法优化等丰富经验，并拥有 AI 领域国际会议论文录用经历，具备较强的科研创新与工程落地能力。
郑皓元 Harold
软件研发工程师 · 1年经验 · 中国电信
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技术能力
本人主要从事人工智能与软件开发方向，具备扎实的算法基础和完整的项目落地经验。熟悉 Python、C++、Java 等开发语言，能够熟练使用 PyTorch、Scikit-learn、NumPy、Pandas 等机器学习框架开展模型训练与算法开发，同时具备 React Native、Django、Gradio 等全栈开发能力，可独立完成前后端开发、数据库设计及系统部署。
在 AI 应用方面，具有丰富的大语言模型（LLM）和多模态模型开发经验，熟悉 Qwen、DeepSeek、YOLO 等模型的部署与应用，能够完成视觉识别、目标检测、图文理解、智能问答、数据分析等 AI 系统开发。此外，还参与过计算机视觉、金融 AI、智能硬件等多个科研项目，对模型微调、迁移学习、数据集构建、模型评测及算法优化均有实践经验。能够根据客户需求快速完成原型开发、算法实现、接口设计及系统集成，为项目提供完整的技术解决方案。
在 AI 应用方面，具有丰富的大语言模型（LLM）和多模态模型开发经验，熟悉 Qwen、DeepSeek、YOLO 等模型的部署与应用，能够完成视觉识别、目标检测、图文理解、智能问答、数据分析等 AI 系统开发。此外，还参与过计算机视觉、金融 AI、智能硬件等多个科研项目，对模型微调、迁移学习、数据集构建、模型评测及算法优化均有实践经验。能够根据客户需求快速完成原型开发、算法实现、接口设计及系统集成，为项目提供完整的技术解决方案。
项目经验
曾担任 AI 创业项目核心开发工程师，负责从零搭建 AI 创业伙伴匹配平台，采用 React Native + Django 技术栈完成前后端开发，设计并实现用户系统、聊天系统、匹配算法、数据库及后台管理等核心功能，推动项目从设计到上线全过程。
在中国电信软件开发中心实习期间，参与智能交通分析系统开发，结合 YOLO、Qwen2.5-VL、DeepSeek 等模型，实现视频流目标检测、交通事件识别、风险分析及自动生成分析报告，并基于 Gradio 搭建交互式系统，实现视频采集、检测识别、图像截取、内容描述及结果展示等完整业务流程。
科研方面，参与基于大语言模型的金融投资组合算法选择研究，构建覆盖沪深300、标普500等市场的七百余组测试数据，利用 Qwen 提取市场特征并自动选择最优优化算法，在收益率和风险控制指标上优于传统方法。此外，还参与手写数学公式识别、RFID 智能导盲系统等项目，积累了计算机视觉、深度学习、模型训练、硬件通信及算法优化等丰富经验，并拥有 AI 领域国际会议论文录用经历，具备较强的科研创新与工程落地能力。
在中国电信软件开发中心实习期间，参与智能交通分析系统开发，结合 YOLO、Qwen2.5-VL、DeepSeek 等模型，实现视频流目标检测、交通事件识别、风险分析及自动生成分析报告，并基于 Gradio 搭建交互式系统，实现视频采集、检测识别、图像截取、内容描述及结果展示等完整业务流程。
科研方面，参与基于大语言模型的金融投资组合算法选择研究，构建覆盖沪深300、标普500等市场的七百余组测试数据，利用 Qwen 提取市场特征并自动选择最优优化算法，在收益率和风险控制指标上优于传统方法。此外，还参与手写数学公式识别、RFID 智能导盲系统等项目，积累了计算机视觉、深度学习、模型训练、硬件通信及算法优化等丰富经验，并拥有 AI 领域国际会议论文录用经历，具备较强的科研创新与工程落地能力。
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