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Supplement 1 · 51 mins ago
学历
2024.09 2027.06 上海理工大学 计算机技术 • 学业荣誉：荣获国家奖学金（2026年，专业前5%）、华为杯全国研究生数学建模竞赛三等奖（2025年）。 • 核心课程：高级算法设计与分析、高级计算机系统结构、深度学习与模式识别、医学图像处理。 2020.09 - 2024.06 安阳工学院 数据科学与大数据技术（本科） • 专业基础：系统学习数据结构、操作系统、计算机网络、Python程序设计、概率论与数理统计等核心理论
技能特长
深度学习与算法:熟练掌握Python，精通PyTorch、TensorFlow深度学习框架;熟练应用CNN、Transformer、Mamba及nnU-Net等前沿网络结构;在医学影像分割、3D图像分类与频域特征增强方向具备扎实的实战工程与调优经验。
大模型与智能体开发:熟练掌握Qwen-VL、ms-swift多模态大模型微调(SFT)技术体系;熟悉Agent工具调用及多智能体协作机制，具备基于OpenClaw的工作流编排与自动化任务集成经验。
医学影像工程:熟练使用ITK-SNAP、3D Slicer、OpenCV及NumPy等医学图像处理工具，精通DICOM与NITI数据流预处理、格式转换、空间配准与标准化质控流程。A效能与提示词工程:
持有科大讯飞认证的Prompt(提示词)工程师证书;精通结构化提示词设计方法论，熟练使用豆包等主流Al大模型工具辅助算法预研、代码重构、测试用例编写与技术文档输出，全方位赋能个人日常研发与工作提效。
项目经历
2024.09 -2025.11 基于图像质量增强的超声乳腺肿瘤分割 算法工程师 [架构设计] :针对超声图像存在严重斑点噪声与弱对比度的痛点，设计并构建集成可变形Mamba与频域注意力机制的双路径U型分割网络，兼顾大范围空间长距离依赖与高频边界特征提取。
[算法优化] :创新性提出基于小波变换的频率分频特征增强策略，有效修复原始超声图像质量缺陷;结合多头注意力机制对深浅层特征实施自适应融合，显著提升病灶微细结构的判别能力。
[实验验证] :在公开权威超声影像数据集BUSI上完成验证与消融实验，模型分割Dice系数达到0.813，性能显著优于传统基线模型，展现出高精度的病灶边界捕捉能力与鲁棒性。
2024.04 -2024.07 医学数据集标注与预处理 [数据工程] :协助上海xxx医院及xxxx医院的多模态磁共振临床研究，主导构建标准化数据清洗流水线，包含DICOM至NIfTI格式转换、空间重采样、强度归一化及异常切片过滤。
[病灶标注] :运用ITK-SNAP专业影像工具对复杂解剖结构的病灶区域进行3D多模态精细化标注，严格遵照放射科临床质控标准，高质量交付干例级多序列影像样本。
[流程自动化] :基于Python编写高吞吐量批处理脚本，实现病灶区域自适应裁剪与快速预处理，将下游算法团队的数据准备周期缩短30%以上。
Supplement 2 · 51 mins ago
## 实习经历
### 上海 xxxxx 科技有限公司
2026.04 -2026.08
[多模态大模型微调] :深度参与 med-swift 医疗多模态大模型落地项目，基于 Qwen-VL 架构与 ms-swift 框架搭建全流程训练体系，高效推进医学多模态数据的指令微调(SFT)训练及推理验证，打通从影像输入到诊断报告生成的技术闭环。
[报告结构化与评测] :针对医学报告信息抽取与标准化需求，设计规则与大模型结合的过滤机制，系统核验 Findings 及 Impressions 结构化字段，归纳整理典型异常模式与错误样本，推动报告生成模型准确度持续提升。
[3D 医学影像分类工程] :基于 PyTorch 与 3D ResNet 搭建 CT/MR 多模态部位及窗类型分类基线，负责分布式训练配置与批量推理实施，深入分析混淆矩阵与长尾误差，为临床辅助诊断模块提供坚实算法支撑。
[研发智能体自动化实践] :参与基于 OpenClaw 的研发自动化 Agent 落地，配置多智能体协作与工具调用逻辑，实现代码评审、训练任务触发与 Kubernetes 集群状态跟踪自动化，大幅提升团队研发迭代效率。
### xxx 医疗
2025.11 -2026.03
医学图像算法
[多模型协同方案设计] :针对腹部 CT 影像中多器官重叠及微小胰腺肿瘤分割难度高的挑战，主导设计多模型协同分割架构，采用 CADS 预训练大模型完成腹部器官粗分割，并在胰腺靶区引入专用精细化网络。
[分割网络深度优化] :基于 nnU-Net 框架进行网络结构重构，融入空洞卷积、频域特征增强与 Mamba 序列建模模块，有效克服胰腺及肿瘤体积小、边界模糊和极端正负样本不平衡问题。
[实验评估与性能突破] :在 MSD 胰腺公开挑战赛数据集上开展模型消融与对比实验，改进模型相比原始 nnU-Net 基线，胰腺器官与胰腺肿瘤的 Dice 评分分别提升约 3%和 9%，大幅降低微小病灶的漏检率。
[临床工具集成与落地] :基于 3D Slicer 与 CADS 平台构建自动化推理 Pipeline ，将自研胰腺分割模型无缝嵌入现有工作流，实现腹部器官与病灶的联合自动勾画，成功支持软件端 AI 辅助手术规划功能的原型交付。
### 上海 xxxxx 科技有限公司
2026.04 -2026.08
[多模态大模型微调] :深度参与 med-swift 医疗多模态大模型落地项目，基于 Qwen-VL 架构与 ms-swift 框架搭建全流程训练体系，高效推进医学多模态数据的指令微调(SFT)训练及推理验证，打通从影像输入到诊断报告生成的技术闭环。
[报告结构化与评测] :针对医学报告信息抽取与标准化需求，设计规则与大模型结合的过滤机制，系统核验 Findings 及 Impressions 结构化字段，归纳整理典型异常模式与错误样本，推动报告生成模型准确度持续提升。
[3D 医学影像分类工程] :基于 PyTorch 与 3D ResNet 搭建 CT/MR 多模态部位及窗类型分类基线，负责分布式训练配置与批量推理实施，深入分析混淆矩阵与长尾误差，为临床辅助诊断模块提供坚实算法支撑。
[研发智能体自动化实践] :参与基于 OpenClaw 的研发自动化 Agent 落地，配置多智能体协作与工具调用逻辑，实现代码评审、训练任务触发与 Kubernetes 集群状态跟踪自动化，大幅提升团队研发迭代效率。
### xxx 医疗
2025.11 -2026.03
医学图像算法
[多模型协同方案设计] :针对腹部 CT 影像中多器官重叠及微小胰腺肿瘤分割难度高的挑战，主导设计多模型协同分割架构，采用 CADS 预训练大模型完成腹部器官粗分割，并在胰腺靶区引入专用精细化网络。
[分割网络深度优化] :基于 nnU-Net 框架进行网络结构重构，融入空洞卷积、频域特征增强与 Mamba 序列建模模块，有效克服胰腺及肿瘤体积小、边界模糊和极端正负样本不平衡问题。
[实验评估与性能突破] :在 MSD 胰腺公开挑战赛数据集上开展模型消融与对比实验，改进模型相比原始 nnU-Net 基线，胰腺器官与胰腺肿瘤的 Dice 评分分别提升约 3%和 9%，大幅降低微小病灶的漏检率。
[临床工具集成与落地] :基于 3D Slicer 与 CADS 平台构建自动化推理 Pipeline ，将自研胰腺分割模型无缝嵌入现有工作流，实现腹部器官与病灶的联合自动勾画，成功支持软件端 AI 辅助手术规划功能的原型交付。
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