Current Focus
Agent Runtime / RAG / LLM 应用
主要项目覆盖 Agent Runtime、混合检索与离线评测、规则与 LLM 协同工作流。完整联系方式保留在 PDF 下载版中。
2026届本科统计学开放机会
Resume｜简历
AI Agent / AI 应用工程
统计学本科应届生，聚焦 AI Agent / RAG 应用工程，具备需求定义、系统实现、量化评测与部署的项目实践。
Direction
当前求职方向
优先寻找能参与 Agent 系统、RAG 检索或 LLM 应用实现与验证的机会。
AI Agent 工程相关实习及初级岗位
RAG / LLM 应用工程相关岗位
AI 应用开发与解决方案相关岗位
Capabilities
能力组合
与 Agent 系统、RAG 检索和 AI 应用交付直接相关的能力。
Agent Runtime、Tool 调用与 Human Gate
BM25、向量检索、RRF 与离线评测
Python、FastAPI、PostgreSQL 与 SQLite
Prompt / Context 与结构化输出
失败降级、证据链与质量审查
统计分析与实验设计
英文论文与开源技术文档阅读
需求定义、PRD 与 AI 协作开发
Featured Project
核心项目
分别覆盖 RAG 检索评测、Agent Runtime 与批处理 Agentic Workflow。
Commerce Search RAGAgent Runtime / AI-SRE Agentic Workflow
CommerceRAG
基于 WANDS 42,994 件商品、480 条查询和 233,448 条相关性标注，构建 BM25、向量检索与 RRF 混合检索；固定 Top-10 评测的 nDCG@10 从 0.6667 提升至 0.7476。
查看项目 →
CausalOps
以单 Agent 与确定性 Runtime 分离的方式组织 Tool 调查、证据诊断、人工审批、受控写动作和事后验证。
构建 10 场景真实 Runtime Evaluation 与独立 regrade/provenance gate；最终 clean-checkout 审计记录为 116 项离线、129 项 PostgreSQL 测试通过。
Pre-RC 本地实验室
任职资格批复标题智能姓名抽取
面向复杂中文公文标题，组合规则抽取、置信度评估、LLM 语义复核与人工反馈回归，输出结果、风险清单和质量报告。
完成 5.2 万余条标题的批量处理与结果交付；冻结测试集记录的姓名抽取准确率为 99.8%。
查看公开 Skill 仓库 →
Contact
联系方式
邮箱：zhengyangqin887 [at] gmail [dot] com
完整联系方式请查看 PDF 下载版简历。