具备完整 AI 工程化落地能力的算法工程师
我是蔡澈，华南理工大学智能建造硕士，现就职于中建科创集团斯维尔科技股份有限公司担任算法工程师。
具备从数据集构建、模型训练微调、推理优化到部署落地的完整 AI 实践能力，以及多个企业级 AI Agent 项目落地经验。
在 Agent 工程方面，我深度参与了企业工时管理 Agent 和建筑成本估算 Agent 两个生产级项目，积累了 LangGraph 编排、Function Calling 优化、RAG 混合检索、Human-in-the-Loop 等核心实战经验。
在科研方面，以第一发明人身份参与发明专利，发表中科院一区 SCI 论文，并获得挑战杯省级奖项。
LangGraph + FastAPI + vLLM 全栈落地，生产级 Agent Loop 稳定性保障
混合检索、向量库、CrossEncoder Reranker，Recall@10 持续迭代提升
PyTorch · PEFT/LoRA · vLLM 推理优化，全栈深度学习工程能力
智能建造硕士 + AI 工程，具备建筑行业垂直场景落地经验
企业级 AI Agent 生产落地项目
基于 LangGraph 设计状态驱动的编排引擎，将意图识别、工具选择、参数抽取、缺参追问合并为单次 Function Calling 调用，替代传统"先分类再抽参"两段式方案，端到端推理延迟降低约 45%（P95 从 ~2.0s 降至 ~1.1s）；LLM 不可用时自动降级至规则路由，保障服务零白屏。
实现多轮自循环 Agent Loop 承载知识库多步推理，设计迭代上限、重复调用签名检测、连续异常熔断三重防护，杜绝 token 失控与死循环；针对本地 8B 有限上下文，实现条数+token 双策略历史截断、工具结果递归去噪（单条压缩约 70%），32K context 内稳定承载约 100 条/轮工具结果。
支持 LLM 单轮多工具调用的 DAG 并行编排与结果汇总；实现中文日期范围解析（区间/枚举/相对日期），将"周一到周五各填 8 小时"自动展开为批量并行任务，多条填报场景耗时由串行 N×T 降至约 1×T。
以"精确匹配→后缀降级→历史项目最长公共子串模糊匹配"三级策略将"AI平台"等模糊名称解析为后端 ID，实体解析成功率由 ~70% 提升至 ~92%，配合进程级缓存减少约 60% 重复 API 调用。
设计并实现 CostAgent，编排"构件解析→知识检索→LLM 决策→工具调用→造价计算"多阶段流程，支持多轮澄清、技能复用及复杂任务自动执行。
基于 LangGraph 构建可中断、可恢复的 Workflow，引入人工审核节点与状态持久化机制，实现关键业务节点的人机协同。
构建建筑造价领域知识库，完成 PDF 解析、结构化切分、向量检索及版本隔离；基于 FastMCP 封装业务工具，实现 Function Calling 与确定性工具调用。
构建 Recall@k、MRR、Top-1 等评测指标及 Benchmark 工具，驱动 RAG 与 Prompt 持续优化，Recall@10 提升 56%→60%，端到端 Top-1 提升 70%→80%。设计 Prompt 与防幻觉策略，结合规则校验、置信度校准及拒答机制提升稳定性。
将 YOLOv8 部署于 Jetson Orin 等边缘设备，检测安全帽、反光背心、安全鞋、手套及危险区域闯入等 6 类目标；通过 TensorRT INT8 量化加速，单帧推理延迟降至 <30ms，支持多路摄像头并行推流；边缘侧完成过滤后仅上传违规帧，大幅降低带宽与云端压力。
基于 LISA（Language-Image Segmentation Assistant）在施工场景标注数据上进行 LoRA 微调，实现自然语言驱动的像素级分割——如"找出未佩戴安全帽的工人区域"；微调后模型在施工场景 mIoU 提升约 18%，同时通过 LoRA 保留基础模型泛化能力、显著降低显存占用。
基于 LangGraph 构建结构化日报生成 Agent，聚合全天违规事件流水、区域风险热力图与人员风险评分；Agent 自动执行"数据聚合→异常归因→报告撰写→格式渲染"多阶段流程，生成图文并茂的 PDF 安全报告，并触发多级告警推送（企业微信 / 短信），全流程耗时 <2 分钟。
边缘设备通过 MQTT 上报违规事件与压缩图像帧，云端 FastAPI 服务聚合多路摄像头数据；设计本地优先策略——网络中断时边缘侧缓存事件并在恢复后批量同步，保障巡检记录零丢失；Prometheus + Grafana 实时监控各路推理延迟与检测置信度分布。
覆盖 AI Agent 工程化完整技术栈
中建科创集团斯维尔科技股份有限公司
主导企业工时管理 Agent 与建筑成本估算 Agent 的研发工作，覆盖 Agent 编排引擎、RAG 知识库、MCP 工具链、Human-in-the-Loop、评测体系等完整技术栈，实现多项可量化的性能提升指标。
华南理工大学（985 / 双一流）
研究方向：智能建造与计算机视觉。发表中科院一区 SCI 论文，参与发明专利，获得挑战杯广东省省级三等奖。
三峡大学
力学专业，为跨学科进入 AI 与智能建造领域奠定坚实的工程数学基础。
《一种基于多次同位红外扫描的外墙空鼓识别方法》，第一发明人之一。将红外热成像技术与智能算法结合，实现建筑外墙缺陷自动化检测。
发明专利基于图像识别的外墙缺陷检测项目，在全省大学生课外学术科技作品竞赛中获得省级奖项认可。
竞赛奖项《Automatic Geometric Quality Inspection of Accessible Ramp》，提出面向无障碍坡道的几何质量自动检测方法，投稿中科院一区 SCI 期刊，同行评审中。
SCI 一区欢迎洽谈 AI Agent 岗位机会