计算机相关专业背景，系统学习并实践数据分析、机器学习与大模型技术。熟悉从数据清洗、模型训练到应用部署的完整链路，能够将业务问题转化为可落地的 AI 方案。
持续关注大模型生态（RAG、微调、Agent），并具备数据标注与质量管理经验，乐于在团队中承担数据工程与算法落地工作。
📊数据分析处理
使用 Python（pandas / numpy）进行数据清洗、统计分析与特征构建；熟练 SQL 查询与数据可视化（Matplotlib / Tableau），能从数据中提取业务洞察。
🤖机器学习
掌握监督/无监督学习算法，使用 scikit-learn 完成回归、分类与聚类建模；熟悉特征工程、交叉验证与模型评估指标。
🧠大模型
熟悉 Prompt Engineering、RAG 检索增强生成与 LoRA 微调；了解 Transformers 生态与 LangChain 应用编排，能搭建对话与问答类应用。
🔥深度学习
基于 PyTorch 构建与训练神经网络，理解 CNN / Transformer 基础结构，能进行模型调试与推理部署。
🛠开发工具
熟练使用 Git 进行版本管理，掌握 Docker 容器化与 Linux 基础，能够独立完成项目的本地开发与部署。
🏷️LabelStudio 数据标注平台
基于 LabelStudio 搭建多模态数据标注平台，设计文本与图像标注规范及质检流程，累计产出 5w+ 高质量训练样本，有效支撑下游大模型微调的数据需求。
💬基于 RAG 的智能问答系统
使用 LangChain + FAISS 构建企业知识库问答应用，结合向量检索与 Prompt 工程，显著提升回答的准确性与可追溯性。
📈销售数据可视化分析看板
用 pandas 清洗年度销售数据，借助 Matplotlib 输出自动化可视化看板，帮助业务方快速定位增长与下滑区间，辅助经营决策。
🏠房价预测模型
基于 scikit-learn 完成数据探索、特征工程与回归建模，对比多种算法并调参，最终模型在测试集上取得稳定预测效果。