北京理工大学（985）
计算机科学与技术（本科）
- 绩点3.85（8/45）/ CET-6：578
- 美国大学生数学建模竞赛M奖
- 全国大学生数学竞赛省二等奖
- 北京市计算机应用技术大赛省一等奖
教育背景
实习经历
字节跳动（抖音）
AI产品开发实习生
- 作为核心成员参与抖音推荐算法优化项目，推动项目从概念验证到线上部署：
- 问题分析与方案设计：在项目初期通过数据分析发现用户停留时长下降的痛点，提出基于“多模态内容理解”的个性化推荐策略，将用户行为预测准确率提升15%。
- 技术实现与创新：主导开发A/B测试平台，设计支持实时反馈的动态权重调整机制，构建“内容质量评估”与“用户兴趣建模”相结合的双层过滤体系。
- 成果与影响：项目在技术总监汇报中获得高度认可，成功完成“研发-测试-灰度-全量”上线流程，算法稳定服务日活用户1000万以上。
腾讯
产品策划实习生
- 微信小程序AI助手：主导微信生态AI助手小程序的产品设计与原型开发，设计多轮对话管理、智能任务分解等核心模块，使用React完成前端原型开发并撰写完整PRD文档，项目已进入开发阶段。
- 社交媒体数据分析工具：基于Python数据分析技术栈开发社交媒体趋势分析工具，集成多个API实现热点话题挖掘、用户画像分析等功能，开发的分析报告生成器累计服务500+内部用户。
个人项目
SmartDataFlow
独立开发
- 基于大模型的智能数据处理平台，AI将调用相应工具帮助用户完成数据分析和可视化任务。
- 多Agent协同架构：构建了数据分析Agent、可视化Agent及代码生成Agent的分布式Agent系统，各Agent间通过消息队列通信，共享执行上下文但保持独立的专业领域知识。主控Agent基于Chain-of-Thought设计，能解析用户需求、分配任务、监控执行状态并整合结果。
- 智能上下文管理：引入层次化知识图谱机制，DataFlow.yaml作为全局配置，定义数据源和处理规则。为每个数据集配置语义化元数据，提升AI对数据结构和业务含义的理解精度。
- 交互式执行环境：集成Jupyter内核实现代码实时执行和结果展示。为防止上下文溢出，对长输出内容采用分段存储和智能摘要技术，确保关键信息不丢失。
专业技能
技能: Python, JavaScript, 推荐系统, 前端开发, React, Redis, MySQL, Docker, TensorFlow, PyTorch, 知识图谱, 向量检索, Jupyter, Agent架构, Chain-of-Thought, LangChain, OpenAI API, 算法, 数据结构, 分布式系统, A/B测试平台
语言: CET-4, CET-6