👋211本金融专业，国商研1在读，人工智能算法岗实习近一年。 🥽base 北京 🛹intj，高s 🏸目前主业：折腾论文，写代码做项目，正在申请ai/ai交叉领域的phd 🍶喜欢写代码，听音乐，投资（现在沉迷于写代码，退出市场比较久了）运动（骑车，拳击，羽毛球），交朋友。 🎂项目经历： 机缘巧合跟着做量化的导师引入了门，有了对大数据，机器学习和金融宏观上和技术栈上的认识，引进门后。去年年末又机缘巧合在人工智能公司实习至今，在此期间在项目中学，抱着"只做难而正确的事"的出发点，攻坚克难，积极向计算机与人工智能等专业的的科班生学习请教，看github开源项目学习，积累了一些开发和算法技术。坚信复杂的，难的，别人不愿意做或者做不好的事情才是一个人培养能力最快的路径。在此期间也是完成了一个多租户多模态多agent的项目，虽然目前还有很多要学习或者补充的知识，但是在项目中干，干中学，有空就快速体系化学习补全一块领域全部的知识点，以及长期高强度专注相信可以逐渐追上科班生的技术水平。 🍵开发技能： 编程语言上：精通python，是主要语言，熟悉sql，看得懂html+css+js+vue前端代码，go语言看完了入门课程，正在学习rust； 编程范式上：熟练运用oop和async/await异步编程，同时熟悉函数式编程思想，有良好的代码规范，高内聚低耦合的模块化代码管理； 容器化及操作系统基础：熟练使用docker，dockerfile，docker-compose，k3s等技术，熟练使用git进行版本管理，linux命令行及各类工具使用，以及网络代理配置等； AI工程化：有全流程独立开发中小型通用agent产品的经验（单一项目接近3w行代码，涉及redis缓存，minio对象存储，pg数据库，模块化服务部署等，语言包括python，ts， sql），包括产品设计，架构设计，技术选型，方案落实，数据库建模，写代码，写文档和维护的经验； AI模型层：可以基于llamafactory，easydateset，swanlab等开源工具进行模型的微调与训练，熟悉llm，多模态大模型，embedding，及clip等模型的基础架构，以及使用vllm进行部署推理，熟悉pytorch，有多卡训练经验。