AI 应用开发工作台视觉图

2027 秋招 · Agent 系统 / AI 全栈 / 多模态

邹浥晨

美国东北大学电子与计算机工程硕士在读,持续构建 Agent 执行平面、实时语音链路与 AI 内容工具。 使用 TypeScript / Python / Go 跨栈交付,关注可验证、可恢复、可协作的完整工程闭环。

求职方向
Agent / AI 全栈
到岗时间
2027 年夏季
当前状态
硕士在读

Direction

求职方向

01

Agent Runtime & Evaluation

围绕工具协议、状态机、结构化输出、人工审批、自动评测与故障恢复,构建能执行、能验证的 Agent 系统。

02

AI 全栈工程

覆盖 Web / Electron 交互、Go / Python 服务、数据契约、实时链路、自动化测试和容器化交付。

03

多模态与创作工具

结合 ASR、TTS、VAD、音频 DSP、MIDI 与信号处理背景,探索实时交互和人机协作内容生产。

Profile

个人信息

集中展示公开联系方式、GitHub、Web 简历入口与开源项目链接。

姓名 邹浥晨
邮箱 zouyichen2012@outlook.com
电话 (+86)18144163431
微信 zouyichen2012
个人主页 resume-site-c36.pages.dev
GitHub zouyichen2002-droid
当前状态 美国东北大学硕士在读

Education

学历背景

美国东北大学(Northeastern University) · 电子与计算机工程 · 硕士

核心课程:机器学习和模式识别、移动机器人、应用概率与随机过程、图像处理和模式识别、数字信号处理、声学与传感。

Machine Learning Robotics Signal Processing Sensing

厦门大学 · 海洋技术 · 本科

核心课程:数字电子电路、模拟电子电路、信号与系统、数字信号处理、C 程序设计、Python 数据分析、数据挖掘原理与实践。

Digital Circuits Signals & Systems Python Data Mining

Projects

项目经历

独立全栈开发 M0 + M1 已完成 · 2026.08

来处 · Origin Echoes

本轮复验:内容门禁、类型检查、25 个单元测试与生产构建通过;最新 GitHub Actions 镜像构建成功。

有来源、有说明的个性化故事与音乐体验产品;已完成无需真实模型或 API Key 即可运行的 Mock Web 垂直闭环。

  • 基于 Next.js 15、React 19 与 TypeScript 实现“心境输入 - 生成状态 - 双轨播放 - 文字稿 - 故事身份卡 - 反馈 - 删除”完整流程。
  • 使用 Zod 建立 Source、Music、Intake 与 Experience 内容契约,编写版权准入校验,阻止待核验素材和测试 fixture 进入生产候选池。
  • 实现会话归属校验、规则层安全分类、危机内容拦截和隐私删除;Playwright 规格覆盖 4 条核心垂直流程。
  • 完成 Docker 镜像及 GitHub Actions 自动构建并推送 GHCR 的交付链路。
Next.js 15 / React 19 TypeScript / Zod Vitest / Playwright Docker / GitHub Actions
独立开发 · 核心契约 Gate 1 已完成 · 2026.08

弦光纪 · Luminote

当前边界:Gate 1 深度实现;真实 Synthesizer V 验证待人工完成,API、Worker、Web 与 Docker Compose 仍为骨架。

面向 AI 音乐 PV 工作流的工程 PoC;已完成 SongSpec 时间真相源、MIDI 导入导出与自动化零漂移验证。

  • 使用 Pydantic 设计 SongSpec 领域契约,以整数 tick、固定 PPQ 480、拍号、音符和歌词片段统一旋律时间语义及校验规则。
  • 实现 SMF Type 1 MIDI 双向转换,支持 Tempo/拍号/调性、UTF-8 中日文歌词、不同 PPQ 重采样及主旋律轨自动识别。
  • 构建中、英、日三组黄金样例,共 109 个音符在 BPM 120/90/110 下往返最大 tick 漂移为 0;14 个契约测试全部通过。
  • 为 FastAPI、Worker、人声回传与 PV 渲染预留服务边界;当前不连接付费模型、不宣称完整 P0 或公网部署。
Python / FastAPI Pydantic / SongSpec MIDI / mido Pytest / Ruff

Internship

实习经历

清华大学北京信息科学与技术国家研究中心 · 大数据开发实习生 2024.08 - 2024.11

气象与光伏大数据可视化及预测

  • 在曹军威教授指导下参与气象/光伏分析与预测,设计异构时序数据 ETL,覆盖解析、索引检索、时间戳对齐、滑动窗口切片与 NumPy 向量化转换。
  • 统一数据清洗、标准化特征组织和可复用分析流程,为预测建模、实验复现与多源数据交叉验证提供标准输入。
  • 参与交互式大气数据可视化程序设计,构建 Multi-channel Streaming Rendering、状态同步与交互控制链路。
Python Time-Series Analytics Data Pipeline Machine Learning Interactive Visualization
北京捷通数智科技有限公司 · 数据工程师 2024.01 - 2024.02

灵云基座模型水务客服领域后训练|SFT / DPO / Evaluation

  • 背景与目标:捷通华声基于“灵云”通用基座模型承接水务客服业务;针对原始模型在水费账单解释、缴费异常、欠费停复水、水表异常及边界业务规则等场景中的领域知识覆盖、规则遵循与客服表达问题,通过领域 SFT、偏好优化与专项评测提升任务准确性和业务一致性。
  • 领域数据构建:参与处理 3 万+ 条 FAQ、历史客服问答及业务规则语料,完成清洗、脱敏、语义去重、意图分类和 instruction 改写;构建 2 万+ 条高质量 SFT 样本,覆盖水费查询、缴费异常、欠费、停复水、水表、账单争议、水站业务等 10+ 一级意图 / 30+ 细分场景,并按训练、验证、测试集合完成数据隔离,降低重复问法与评测泄漏。
  • SFT 微调:基于 LoRA 对“灵云”基座模型开展水务领域监督微调,围绕 Learning Rate、Batch Size、LoRA Rank、Epoch 等参数设计多组对照实验;增加业务规则问答、同义问法、复杂条件组合及标准话术样本,提高模型对领域术语、业务边界和指令格式的适配能力。
  • DPO 偏好优化:基于 SFT 模型输出及人工评估构建数千组 Chosen / Rejected Preference Pair,围绕事实正确性、规则一致性、信息完整度、客服表达规范及拒答合理性设计偏好标准,通过 DPO 优化答非所问、规则冲突、表达冗余及异常拒答等问题。
  • Evaluation & Bad Case:自建 1000+ 条水务客服专项评测集,覆盖常规咨询、复杂账单、异常缴费、边界规则、知识外问题等场景;编写自动评测脚本,统一评估任务准确率、规则遵循率、格式合规率及正确拒答率,并结合人工评审定位 Knowledge Gap、Rule Conflict、Intent Error、Over-refusal 等失败类型。
  • 数据闭环:根据评测 Bad Case 对失败样本进行聚类和归因,针对长尾规则与高频错误补充数千条专项 SFT / Preference 数据并完成第二轮训练迭代,实现 Data → SFT → DPO → Eval → Bad Case → Data 的后训练闭环。
  • 项目结果:在自建水务客服评测集上,模型核心任务准确率较基线提升约 12 个百分点,并在业务规则遵循、客服格式一致性及异常场景处理方面取得进一步改善。
SFT / LoRA DPO LLM Evaluation Data Flywheel Water Utility AI

Skills

技术栈

按当前仓库与已交付工作归纳,不把计划中的技术写成已上线能力。

AI / Agent

Tool Calling, JSON Schema, Agent Runtime, Task Protocol, State Machine, Evaluation, Guardrails, Human-in-the-loop, Lease Recovery

Multimodal / Audio

ASR, TTS, VAD, Audio DSP, Microphone Array, DOA, Beamforming, AGC, MIDI, Synthesizer V, MATLAB

Full Stack

TypeScript, React, Next.js, Electron, Node.js, Go, Python, FastAPI, REST, Protobuf / OpenAPI

Engineering / Delivery

Git, Docker, CI/CD, Pytest, Vitest, Playwright, Content Contracts, Atomic Write, Observability, Failure Recovery

Language / Collaboration

TOEFL 92, CET-4 582, CET-6 442;可阅读英文技术文档并进行日常协作沟通

Contact

期待参与真实 AI 系统的构建。

如果团队正在做 Agent Runtime、AI 全栈、实时多模态交互或创作工具,我希望参与把原型推进到可验证、可恢复、可协作的工程交付。