具备扎实的Python编程、PyTorch深度学习框架及计算机视觉算法研发能力，熟练掌握YOLO系列目标检测算法、图像预处理、语义分割及深度学习模型训练与优化技术。针对复杂背景、小目标漏检及高分辨率图像检测效率等问题，具备独立开展数据集构建、网络结构设计、算法改进、模型训练及性能评估的能力。深入研究RepVGG、GhostNet等轻量化网络架构，熟悉注意力机制、损失函数优化、模型压缩与部署等关键技术。同时具备PyQt5可视化软件开发、算法集成及Windows端应用部署能力，能够独立推进人工智能算法从技术研发到实际业务场景应用的完整流程。

具有丰富的人工智能科研项目研发及工程实践经验，参与南方电网相关重点科研项目，累计涉及项目经费498万元。在云南电科院2的输配电线路机巡图像缺陷自动识别项目中担任负责人，负责技术方案研究、数据集构建、缺陷检测算法研发、模型优化及系统测试，参与完成智能检测软件开发、部署及成果交付，相关成果应用于南方电网输电业务场景。同时参与典型地质灾害智能识别评估项目，负责滑坡、泥石流等灾害数据集建设及智能检测模型研发。具备较强的技术攻关、项目协调和成果转化能力。