cirm734
agent工程师
九桥文旅 · 1年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
杭州
时间：
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
我掌握基于pytorch框架的基础机器学习算法框架如LSTM、CNN、SVM。智能体开发框架如langchain、langgrapgh；技术栈包括function calling、tool工具、memory机制、以及rag检索与相关策略例如重排序、混合精度检索。而作为辅助的技术栈，我掌握TimescaleDB，kafka，neo4j，flask、fastapi、docker，具备从基础的开发到部署的能力。主要擅长机器学习与agent应用开发的偏向后端方向。
项目经验
电网助手智能体（在岗期间个人案例）
地址：https://ai.youdoufu.xyz。
搭载deepseek–v4-flash模型，主要处理特定格式的故障告警，根据dtw算法对数据进行相似度匹配；基于neo4j处理收到告警分析库中关系网给出解决建议（上游可供电源、下游失电及具体操作）；并调用由qdrant构建的知识库对告警进行检索（bge-m3+bge-rerank）；三者最终交由ds进行总结。各工具通过docker容器化部署，形成了包含关系数据库PostgreSql、向量数据库qdrant与图数据库neo4j从告警接收-分析-决策链路的较为强大的系统，目前相应时间大概在1.5min内，主要受限于词向量模型的调用。
本人主要负责板块一：物联网实时告警接入、四：故障推理模块、板块五：工具层、板块六：输出以及最终的部署上线。
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搭载deepseek–v4-flash模型，主要处理特定格式的故障告警，根据dtw算法对数据进行相似度匹配；基于neo4j处理收到告警分析库中关系网给出解决建议（上游可供电源、下游失电及具体操作）；并调用由qdrant构建的知识库对告警进行检索（bge-m3+bge-rerank）；三者最终交由ds进行总结。各工具通过docker容器化部署，形成了包含关系数据库PostgreSql、向量数据库qdrant与图数据库neo4j从告警接收-分析-决策链路的较为强大的系统，目前相应时间大概在1.5min内，主要受限于词向量模型的调用。
本人主要负责板块一：物联网实时告警接入、四：故障推理模块、板块五：工具层、板块六：输出以及最终的部署上线。
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cirm734
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我掌握基于pytorch框架的基础机器学习算法框架如LSTM、CNN、SVM。智能体开发框架如langchain、langgrapgh；技术栈包括function calling、tool工具、memory机制、以及rag检索与相关策略例如重排序、混合精度检索。而作为辅助的技术栈，我掌握TimescaleDB，kafka，neo4j，flask、fastapi、docker，具备从基础的开发到部署的能力。主要擅长机器学习与agent应用开发的偏向后端方向。
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