AI 算法工程师
上海珍岛智能技术集团有限公司(迈富时)
- 建设 DataAgent 核心后端与数据分析链路,围绕库表元数据、指标体系与分析框架沉淀可配置、可复用的平台能力。
- 基于 Ontology 语义模型打通自然语言理解、框架匹配、SQL 生成与执行、结果校验和报告输出链路。
- 面向多家意向客户开展 POC 验证,覆盖智能问数、复杂经营分析和跨客户复制场景。
- 建设智能招投标 AI 平台,打通商机采集、文档解析、知识索引与检索到 Agent 智能应用的完整链路。
简历
大模型算法工程师,聚焦 Agent、RAG 与 AI 工程化落地,具备从模型训练、模型部署到 Agent Runtime、Agent Harness 与企业级 AI 系统建设的完整实践经验。擅长围绕真实业务进行系统架构设计与平台化能力抽象,推动 AI 能力从单点应用向可复用、可扩展的基础设施演进。
Agent Runtime / Agent Harness / RAG / Tool Governance / Context Engineering / Memory / LongTask
Python / FastAPI / Celery / TypeScript / Node.js / Java / Spring Boot / Docker
PostgreSQL / MySQL / Redis / Milvus / MinIO / Ontology 语义模型
CPT / SFT / RLHF / PEFT / Embedding / Rerank / vLLM / GRPO / Evaluation
上海珍岛智能技术集团有限公司(迈富时)
湖南九典制药股份有限公司 / A股上市(300705)
项目 / 产品实践
围绕 Ontology 语义模型建设 DataAgent 核心后端,负责库表接入、Schema 元数据解析、指标管理、分析框架与任务执行链路,将自然语言问数升级为可追溯的智能分析与决策能力。
从招投标流程出发拆分商机采集、文件资产管理、文档解析、RAG 服务与 Agent 服务,建设 Runtime Context、Tool Governance、Memory / Skill、LongTask 与 Subagent 等运行控制能力。
完成数据层、模型层与应用层分层设计,打通数据库、向量库与外部资源,将半月级报告生成流程压缩至约 30 分钟,并沉淀统一模型服务、RAG 与多智能体框架。
RAG 分块中的表格、代码块与图片保护 / Agent Runtime 不只是循环调用模型
计算机科学 / AI 工程方向