教育背景
云南工商学院 | 本科 软件工程
主修课程：移动开发基础、前端框架技术、操作系统原理、Web企业级框架技术、面向对象程序设计
主要掌握：具备面向对象编程思维，熟练运用 Android Studio 进行移动端开发；掌握SpringBoot、Mysql、Vue、js、Mybatis‑Plus等前后端框架，规范编写代码，具备软件开发、系统部署与基础运维能力；掌握Python金融建模，实现量化风控。
职业技能
Java
C/C++
Python
SQL / MySQL
SpringBoot
Mybatis‑Plus
Vue3
JavaScript
Android开发
Linux
Neo4j
XgBoost
Ollama
NLP大模型
- 后端开发：熟练 SpringBoot 接口开发、业务逻辑实现，掌握数据库交互与项目部署。
- 移动端开发：Android Studio，熟悉Android应用完整开发流程。
- 系统运维：熟悉Linux常用命令，服务器操作、环境部署、文件管理。
- AI & 风控：机器学习、金融风控建模；本地部署大模型，调用LLM API，BERT预训练微调。
项目经历
酒店管理系统（前后端分离）
技术栈：Maven、JDK17、Springboot3.1.3、SpringSecurity、Vue3.X、Mybatis‑Plus、MySQL8.0
AI合同审核系统
技术栈：Python3.12、ollama0.23、deepseek‑r1、layui2.11
银行信贷共债风控模型
技术栈：Python3.12、XgBoost、Neo4j图数据库
“融信服”平台小微融资协调机制数据分析
技术栈：Python、Pandas、Openpyxl
拥抱AI（学习实践）
在GitHub开源社区自主学习计算机技术，完成理论到应用落地。学习Transformer深度学习，理解大模型底层原理；使用Pytorch完成Bert模型预训练、微调，掌握NLP自然语言处理。
掌握 Ollama本地部署大模型，搭建 ollama+deepseek+AnythingLLM 本地业务知识库；会使用Python调用大模型API实现业务智能化；使用扣子平台编写业务工作流、智能体。
研究机器学习在金融风控落地，会使用XgBoost、LightGBM、Neo4j图数据库，完成信用风险评估、资金穿透监管类风控建模。
社会实践
• 2024 金融监管机构实习，熟悉金融监管业务、监管工具。
• 2022 学校社团读书会，担任干事。
自我评价
具备扎实的计算机软件开发理论与实践经验，能够将专业知识结合业务场景落地。学习适应能力强，善于沟通协作，做事严谨细致，责任心强，遵纪守法，诚实守信。