猎头5月25日人才推荐 某电子科技公司 算法工程师 30万
自我评价：
1、图像算法：精通计算机视觉与图像处理，具备CNN等深度神经网络结构的定制化设计与优化能力，擅长小目标检测、行为识别、多尺度融合、自定义损失函数等算法研发，具备丰富的实战部署经验。
2、大语言模型微调与应用：熟悉主流LLM（如Qwen、LLaMA、Deepseek等）的SFT微调、DPO偏好对齐、LoRA训练及推理优化；深入掌握RAG（检索增强生成）方案、Prompt工程及Embedding模型的自定义训练。
3、多模态算法：熟悉多模态大模型（如 Qwen-VL、CLIP）的结构原理与训练流程，具备多模态数据在垂直领域的训练经验。
4、三维点云与激光雷达算法：掌握三维点云数据的采集、补全、渲染与目标识别，能够独立实现基于Three.js的Web端可视化框架，开发数字化煤场建模、体积修正等系统。
5、kaggle算法比赛：在大模型相关的kaggle算法比赛中，SOLO 1银牌 3铜牌。
6、学习能力与项目推进：具备快速掌握新技术、新框架的能力，曾多次主导AI算法系统从0到1的设计、实现与上线，具备较强的问题分析与自主解决能力。
工作经历：
北京某电子科技有限公司（2023.06 - 至今），算法工程师。
1、图像算法研发
负责复杂场景目标检测算法的设计与部署，聚焦于远视角、极小目标的识别；
设计多检测头与多尺度增强网络结构，结合半监督训练方法，阈值惩罚损失函数显著提升模型对多样化场景的适应性；
相关目标检测算法已申请发明专利，模型具备良好实时性和精度表现，已部署于多个公司自研芯片平台。
2、大语言模型（LLM）训练与工程化落地
参与公司智能客服、代码生成等多种LLM应用研发，主导Qwen、DeepSeek、LLaMA等模型的微调与推理优化；
构建支持RAG策略的向量检索系统，Embedding、Rerank模型的训练及调优，支持行业知识对齐；
设计自定义分词器与关键词词表，解决垂直领域上下文匹配问题，显著提升生成质量与问答准确率；
推行多阶段SFT训练与DPO偏好对齐机制，缓解过拟合，增强模型稳定性。
承担高校AI训练平台项目中大语言模型训练镜像构建与Notebook多卡训练脚本开发，适配H100与昇腾910B硬件平台，完成Label Studio标注平台对接与训练流程打通。
3、多模态模型（CLIP、Qwen-VL）训练与优化
主导CLIP结构在结构化信息识别任务中的落地实践，构建多维度性能评估体系；
实施冻结+LoRA的多模态轻量化训练策略，并在zero-shot任务中优化提示词工程；
Qwen-VL在垂直领域的微调优化。
在高校AI训练平台项目中完成多模态训练镜像适配与推理部署对接，支持TensorBoard、ONNX导出及Xinference、vLLM在线服务化。
4、知识产权与创新成果
基于公司核心项目完成多项发明专利撰写与落地，内容涵盖半监督检测结构优化、RAG检索增强架构、多模态SFT方法等；
部分专利已完成转化并应用于实际业务场景，提升公司产品竞争力与算法独占性。
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