NetEase
大模型应用架构师 & 推荐算法专家
- 👨🏽💻 90后AI技术深耕者,专注大模型与推荐算法落地实践;
- 🤖 负责多个0-1大模型应用架构设计、推荐系统迭代及智能决策引擎研发;
- 💼 擅长LLM工程化部署、RAG检索增强生成、个性化推荐算法优化与大规模AI系统架构;
- 🧠 聚焦大模型微调(Fine-tuning)、向量检索优化、推荐算法效果提升三大核心方向;
- 💬 知乎专栏作者--安大虎(分享大模型与推荐算法实战);
- 📫 《中台架构之家》微信公众号(专注AI技术落地与算法工程化)。
- 大模型工程化:LLM微调(LoRA/QLoRA)、量化部署与高并发推理优化
- 检索增强生成(RAG):向量检索优化、知识库构建与上下文理解提升
- 推荐算法:深度学习推荐模型(DNN/Transformer-based)、实时推荐系统架构
- 智能决策:基于大模型的用户意图识别与个性化推荐策略迭代
- 高性能计算:Rust实现算法核心模块,提升大规模数据处理效率
- 主导wy、tx大模型应用架构设计,支撑百万级用户智能交互场景
- 优化推荐算法召回与排序链路,核心指标(CTR/CVR)提升15%+
- 构建企业级RAG知识库系统,实现文档智能检索与精准问答
- 设计大模型微调工程化方案,降低模型训练成本30%,推理速度提升40%

