技术能力

在过往的工作经历中，我积累了丰富且多元的技术能力，能够为各类项目提供全面的技术支持与顾问服务。
在工业自动化领域，我精通 PLC 编程，熟练掌握西门子、三菱等主流 PLC 的编程逻辑与指令集，具备丰富的项目实践经验。从复杂工业生产线的自动化控制程序编写，到设备故障诊断与优化，都能精准应对，确保工业生产高效、稳定运行。同时，我深入钻研机器视觉技术，熟练运用 OpenCV 等视觉库，能够实现高精度的图像识别、检测与定位功能，成功解决工业生产中的缺陷检测、尺寸测量等难题，显著提升产品质量和生产效率。
随着技术的发展，我积极带领团队探索前沿技术的应用。在大模型训练方面，我深入学习和研究了多种深度学习框架，如 TensorFlow 和 PyTorch，能够根据不同业务场景，选择合适的模型架构，并进行数据预处理、模型训练与调优，使模型在自然语言处理、图像分类等领域取得优异表现。在 AI 领域，我不仅熟悉机器学习的各类算法，还能够将其应用于实际项目中，实现智能决策、预测分析等功能，为企业的智能化转型提供有力支撑。
凭借对多种技术的融会贯通，我能够从系统的角度为项目提供技术规划、方案设计以及问题解决的思路，确保项目在技术层面的可行性、先进性和稳定性，助力企业在数字化时代实现技术创新与业务增长。

项目经验

基于大模型训练的施工组织设计文书智能生成项目
在这个项目中，我担任技术负责人，带领团队致力于利用大模型训练实现施工组织设计文书的智能输出，旨在为建筑行业提供高效、精准的方案制定工具。
项目启动初期，我主导了技术选型和方案规划。经过深入调研和分析，我们选用了适配项目需求的大语言模型框架，并结合建筑领域的专业知识，对模型进行针对性的微调与优化。为了让模型学习到丰富且准确的建筑行业数据，我带领团队收集并整理了海量的施工组织设计案例、建筑规范标准以及行业前沿资讯等资料，构建了专属的高质量数据集。
在模型训练过程中，我和团队成员不断优化训练参数，解决了诸如模型过拟合、语义理解偏差等技术难题。通过持续的努力，模型逐渐能够理解建筑施工相关的专业术语和逻辑，生成的施工组织设计文书在内容完整性和准确性上有了显著提升。
目前，项目已进入关键的测试与优化阶段。从初步测试结果来看，模型生成的施工组织设计文书涵盖了工程概况、施工部署、施工进度计划等核心板块，且内容基本符合行业规范要求，大幅缩短了设计文书的编制时间，相比传统人工编制效率提升了约 60%。
这个项目充分锻炼了我在大模型训练、数据处理以及团队协作等方面的能力，也让我对建筑行业智能化发展有了更深入的理解，相信项目成果投入使用后，将为建筑行业带来新的发展助力。

团队情况