飞盗
架构师
G&D · 15年经验
日薪：
￥1800/8h
地点：
北京
时间：
下班后周六周日可工作日远程
信用行为
0
接单数
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评价数
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技术能力
Python 全栈，主打大模型行业应用落地。熟悉 RAG 全链路：文档解析、知识库搭建、智能体开发。同时有工业视觉与时序预测背景（PyTorch、目标检测、SCADA 数据建模），能判断哪些问题该用规则、哪些该用模型。工程侧 FastAPI + Vue + Docker，可独立交付完整系统。
项目经验
1. 水处理矾花识别系统（工业视觉）
我负责采集方案设计、标注规范、模型训练到部署上线。方案为 ConvNeXt-Tiny 二分类 + 5 帧滑动窗口，覆盖水厂 5 路摄像头全流程，识别 AUC 从 0.54 提升至 0.87（平滑后 0.93）。交付：可实时运行的识别服务，替代人工肉眼判断加药效果。
2. PAC 加药量预测模型（时序预测）
基于水厂 SCADA 分钟级数据建模，迭代 6 个版本。我负责特征工程、训练调优，以及 1000 条样本的新旧模型对比验证。交付：预测接口 + 可视化结果页，为现场投加提供量化依据。
我负责采集方案设计、标注规范、模型训练到部署上线。方案为 ConvNeXt-Tiny 二分类 + 5 帧滑动窗口，覆盖水厂 5 路摄像头全流程，识别 AUC 从 0.54 提升至 0.87（平滑后 0.93）。交付：可实时运行的识别服务，替代人工肉眼判断加药效果。
2. PAC 加药量预测模型（时序预测）
基于水厂 SCADA 分钟级数据建模，迭代 6 个版本。我负责特征工程、训练调优，以及 1000 条样本的新旧模型对比验证。交付：预测接口 + 可视化结果页，为现场投加提供量化依据。
飞盗
架构师 · 15年经验 · G&D
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技术能力
Python 全栈，主打大模型行业应用落地。熟悉 RAG 全链路：文档解析、知识库搭建、智能体开发。同时有工业视觉与时序预测背景（PyTorch、目标检测、SCADA 数据建模），能判断哪些问题该用规则、哪些该用模型。工程侧 FastAPI + Vue + Docker，可独立交付完整系统。
项目经验
1. 水处理矾花识别系统（工业视觉）
我负责采集方案设计、标注规范、模型训练到部署上线。方案为 ConvNeXt-Tiny 二分类 + 5 帧滑动窗口，覆盖水厂 5 路摄像头全流程，识别 AUC 从 0.54 提升至 0.87（平滑后 0.93）。交付：可实时运行的识别服务，替代人工肉眼判断加药效果。
2. PAC 加药量预测模型（时序预测）
基于水厂 SCADA 分钟级数据建模，迭代 6 个版本。我负责特征工程、训练调优，以及 1000 条样本的新旧模型对比验证。交付：预测接口 + 可视化结果页，为现场投加提供量化依据。
我负责采集方案设计、标注规范、模型训练到部署上线。方案为 ConvNeXt-Tiny 二分类 + 5 帧滑动窗口，覆盖水厂 5 路摄像头全流程，识别 AUC 从 0.54 提升至 0.87（平滑后 0.93）。交付：可实时运行的识别服务，替代人工肉眼判断加药效果。
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基于水厂 SCADA 分钟级数据建模，迭代 6 个版本。我负责特征工程、训练调优，以及 1000 条样本的新旧模型对比验证。交付：预测接口 + 可视化结果页，为现场投加提供量化依据。
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