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简历摘要

基本信息

教育背景

浙江大学｜计算机科学与技术｜本科

  • 相关课程：数据结构与算法、操作系统、计算机网络、计算机组成、数据库系统、编译原理、计算机体系结构、机器学习、深度学习初步、计算机图形学。
  • 能力侧重点：系统基础、工程实现、AI 应用与基础设施。

工作与实习经历

国产 AI Infra 团队｜AI Infra 工程方向

2026.07 - 至今

  • 参与 AI 加速器软件栈相关工作，关注 PyTorch 后端、算子接入、kernel launch、运行时调试和模型推理链路。
  • 围绕 PyTorch 设备扩展与后端适配，梳理 PrivateUse1 设备接入、ATen dispatch、参数打包、CPU/设备后端双路径验证等机制。
  • 参与 custom kernel、runtime、模拟器与真实硬件路径的问题定位，沉淀 CPU Reference、硬件感知参考、模型现场 dump、算子级复现等调试方法。
  • 建设工程知识库和 case study，整理术语体系、调试流程、精度定位、测试框架和 Agent 协作上下文，提升重复问题定位效率。

杭州交个朋友有限公司｜AI 全栈开发工程师（实习）

2026.02 - 2026.06

  • 面向营销业务场景参与 AI 应用研发，负责需求拆解、接口设计、后端实现、部署交付和迭代优化。
  • 基于 Spring AI 与大模型接口构建 Agent / AIGC 后端能力，完成业务流程编排、模型调用、结果处理和服务封装。
  • 协同产品、运营、设计推进功能落地，将原型能力转化为可交付的业务模块。
  • 参与 AI 应用开发平台和技术中台建设，关注系统可扩展性、稳定性和后续复用。

项目经历

智能 AI 笔记本系统

Tauri / Rust / React / SQLite / RAG / Agent

  • 设计个人知识管理系统，支持本地文档检索、编辑器联动、多模型接入和 Agent 工作流。
  • 基于本地向量索引实现端侧 RAG，结合上下文裁剪、工具路由和异常回退，提高弱网和隐私场景下的可用性。
  • 实现 Chat、Agent、Deep Research、Codex 等模式协同，提升个人知识整理和检索效率。

FitSeek 体重管理系统

Vue3 / Uni-app / Node.js / MongoDB / Docker

  • 开发移动端、Web 管理端和 Node.js 服务端，覆盖健康记录、训练数据、趋势分析和后台管理。
  • 使用 JWT 鉴权、MongoDB 索引与聚合管道、Docker 部署和 CI/CD 流程提升系统可维护性。
  • 使用 Vue3、Pinia、ECharts 构建数据看板，支持 BMI 趋势和训练密度分析。

微型操作系统 MiniOS

C / QEMU / OS

  • 实现进程调度、内存管理、中断处理和系统调用等核心模块。
  • 基于 Round-Robin 调度、两级分页和缺页异常处理完成多任务运行实验。
  • 通过 QEMU 和用户态线程测试验证上下文切换、地址映射和中断响应行为。

RISC-V 五段流水线 CPU

Verilog / RV32I

  • 实现取指、译码、执行、访存、写回五段流水线，支持 RV32I 基础指令集。
  • 处理数据冒险和控制冒险，使用 forwarding 和简单分支预测降低流水线停顿。
  • 通过测试用例验证指令行为和流水线执行正确性。

计算机网络协议栈

C++ / TCP-IP / Mininet

  • 实现简化 TCP/IP 协议栈，覆盖链路层校验、IPv4 路由、TCP 滑动窗口和可靠传输。
  • 使用 Mininet 和 Wireshark 做多节点仿真、抓包分析和协议行为验证。

3D 迷宫逃杀

C++ / OpenGL

  • 基于 OpenGL 实现 3D 迷宫游戏，包含随机迷宫生成、NPC 寻路、光照渲染和音效交互。
  • 使用 Prim / A* 等算法完成地图生成与路径规划，并加入状态保存与恢复机制。

科研、竞赛与经历

  • 浙江省挑战杯银奖。
  • 浙江大学本科生科研训练项目：参与 AIGC 图像检测相关研究，完成模型复现、数据处理和实验优化。
  • 美国大学生数学建模竞赛 S 奖：担任队长，完成可持续旅游建模、优化求解和政策分析。
  • 校级优秀团干部：担任班级班长，组织班级事务与团务工作。

技能栈

  • 编程语言：C/C++、Python、Java、JavaScript/TypeScript、Rust、Verilog。
  • AI Infra：PyTorch 后端、算子接入、custom kernel、runtime 调试、模型推理、精度定位。
  • AI 应用：RAG、Agent、MCP / 工具调用、多模型接入、Prompt 与上下文工程。
  • 工程开发：Vue3、React、Node.js、Spring AI、Docker、GitHub Actions、Linux、Git。
  • 基础能力：操作系统、计算机网络、计算机组成、数据库、编译原理。