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精通大模型训练与部署技术，包括GPT/GLM/Llama系列模型微调、LoRA/QLoRA高效训练框架、DeepSpeed分布式训练及RLHF对齐流程；掌握Prompt Engineering、RAG检索增强、向量数据库FAISS/Milvus与LangChain框架应用；具备后端开发能力，熟悉Python+FastAPI/Flask构建高并发微服务，掌握Docker/K8s容器化部署、CI/CD流水线及监控告警体系；精通MySQL/PostgreSQL高可用架构设计，擅长索引优化、事务管理与分库分表策略；熟悉Redis、Kafka、Elasticsearch等中间件技术；具备业务分析与跨团队协作能力

主导校园知识问答大模型开发，基于ChatGLM-6B实现LoRA微调，构建2万条FAQ语料库，完成模型部署与微信小程序集成，日均PV达3k+。设计并实施二手书交易平台数据库架构，采用PostgreSQL主从复制与Redis缓存方案，实现秒级搜索响应，500并发下P99延迟120ms。开发城市公交客流预测系统，融合LSTM与XGBoost算法处理600万条多源数据，MAPE误差8.7%，构建可视化分析平台并获省级竞赛入围资格。

项目1：校园知识问答大模型开发。基于ChatGLM-6B实现LoRA微调，构建2万条教务/生活FAQ语料库，采用FAISS向量数据库实现语义检索，通过Prompt Engineering优化对话交互体验。部署FastAPI服务支持微信小程序调用，日均PV达3k+，BLEU-4评分42。项目2：二手书交易平台数据库架构设计。采用PostgreSQL主从复制+Redis缓存方案，实现分库分表与倒排索引优化，支持秒级搜索响应。通过压测验证500并发场景下P99延迟120ms，保障系统稳定性。项目3：城市公交客流预测系统开发。融合LSTM时序预测与XGBoost回归模型，处理GPS/天气多源数据，构建可视化分析平台。MAPE误差8.7%，系统获导师推荐参加省级大数据竞赛并入围决赛。