简历编号:1289836602

更新日期:2025-06-26 16:30

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梁先生

目前所在: 白云区 年  龄: 23 个人照片
户口所在: 白云区  国  籍: 中国
婚姻状况: 未婚 民  族: 汉族
人才测评: 未测评 身  高: 168 cm
我的特长: 体  重: 51 kg
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招聘帐号: 登录密码:  

◆ 求职意向

行业意向: 计算机服务(系统、数据服务,维修) 
人才类型: 普通求职 
应聘职位: 计算机软件:计算机软件,网络工程师 职  称:
工作年限: 1 参加工作日期: 2024-06
求职类型: 全职 可到职日期: 一个星期
月薪要求: 6500~7999元 希望工作地区: 广东省,广州市,白云区

◆ 工作经历

北京理想科技信息有限公司   起止年月:2025-02 ~ 2025-03
公司性质: 民营企业  所属行业:计算机软件
担任职位: 算法工程师
工作描述: 负责AI程序员开发
1、AI、后端、前端分别运行在三个docker环境中,docker之间通过端口互相通信。
2、AI编写代码后,向后端、前端发送命令编译执行程序。
3、通过后端、前端反馈的日志,自动修改bug或者执行其他命令
离职原因:
广州叮咚科技集团有限公司   起止年月:2024-09 ~ 2025-01
公司性质: 民营企业  所属行业:计算机软件
担任职位: 算法工程师
工作描述: 1、提高RAG检索法律、案例的准确率。使用大模型根据问题生成三个相似的问题,使用
bge m3进行向量匹配,使用bge-reranker-v2-m3进行重排序。
2、需要根据用户所在地搜索当地法律。不同市、省分别创建相应的tool工具,告诉大模型
从全 国法律到省法律到市法律依次调用工具。必要时要询问用户所处的地方。
3、涉及赔偿等需要计算的问题。先搜索相关法律确定计算公式,将公式提供给计算的
agent, agent一步一步列出步骤并调用计算工具进行计算,返回最终结果。
4、构建一个动态更新的向量数据库,将每次对话数据存入数据库中,如果检索到相似的对
话,则提供给大模型。
5、训练Bert模型进行意图分类,拒答不属于劳动法的相关问题。
离职原因:
广州网谊贸易有限公司   起止年月:2024-06 ~ 2024-08
公司性质: 民营企业  所属行业:互联网/电子商务
担任职位: AI助理
工作描述: 1、RAG检索准确度不高。更换向量嵌入模型为bge-m3将数据向量化并存入向量数据库
中。对话时通过向量匹配获取100条数据,然后调用bge-reranker-v2-m3重排序获取排
序在前10的数 据,通过提示词提供给大模型。
2、需要从两万多条不同车型的车灯型号中查找对应信息。将其存入数据库,编写数据库查
询 工具,通过提示词提醒用户询问相关问题时大模型可调用该工具获取数据。
3、意图识别模块,使用RAG技术,提前分类好常见问题,有相似问题通过RAG做出提
示,增加 了相似问题的分类准确率。
离职原因:

◆ 教育背景

毕业院校: 暨南大学 最高学历: 本科  获得学位:
教育开始日期: 2020-09 毕业日期: 2024-06
专 业 一: 人工智能 专 业 二:

◆ 语言能力

外语: 英语 优秀 粤语水平:
其它外语能力:
国语水平:

◆ 工作能力及其他专长

拥有AI训练师三级证书

◆ 详细个人自传