王鸿 · 苏州大学人工智能硕士 / 2027 届
聚焦 Agent、Multi-Agent 与大模型应用工程化的开发者
wh5233.me · wh_5233@163.com · GitHub
个人信息
- 姓名：王鸿
- 求职方向：大模型应用 / Agent 工程
- 在线主页：https://wh5233.me
- 邮箱：wh_5233@163.com
- GitHub：https://github.com/wanghong5233
教育背景
- 苏州大学（211） / 人工智能 / 硕士，2024.09 – 2027.06
- 武汉科技大学 / 软件工程 / 本科，2019.09 – 2024.06
- 研究方向：边缘智能、多智能体强化学习、大模型应用与 Agent 系统工程
核心技术栈
- 编程语言与工程：Python、FastAPI、asyncio、PostgreSQL、pgvector、Docker、Linux、WebSocket / SSE
- Agent / LLM 系统：Agent Runtime、Multi-Agent、ReAct、Tool Calling、Prompt Engineering、MCP、长期记忆、Checkpoint / Resume
- RAG / 检索增强：Hybrid Search（BM25 + Vector）、Cross-Encoder、RRF、MMR、Multi-Query、HyDE、引用溯源
- 大模型后训练与评估：HuggingFace Transformers、LLaMA-Factory、QLoRA、SFT、DPO、LLM-as-a-Judge、Qwen2.5
- AI 辅助开发：使用 Cursor、Claude Code 辅助方案设计、代码生成、重构与复杂 Debug
项目经历
Pulse — 通用个人智能体平台
- 时间：2026.03 – 至今
- 角色：独立开发者 / Agent 全栈工程师
- 技术：Python、FastAPI、asyncio、PostgreSQL、Agent Runtime、ReAct、MCP、Patchright、WebSocket / SSE
- 描述：个人 Agent Runtime 实验项目，底层分为 Agent OS、Task Runtime、Memory Runtime，支持长期任务调度、恢复和多渠道交互。
- 关键工作：实现 Heartbeat、任务抽象、模块自注册、安全门控、Checkpoint / Resume、长期记忆；在此基础上落地求职自动化与技术雷达。
- 结果：系统在个人真实求职中持续运行；求职模块覆盖 BOSS 直聘、猎聘、智联招聘、实习僧等平台，单平台日均自动触达 50+ 位 HR。
- 详情：/projects/pulse
ScholarMind — 面向学术研究的 AI 助手平台
- 时间：2025.07 – 至今
- 角色：独立开发者 / Agent 算法工程师
- 技术：FastAPI、PostgreSQL、RAG、Multi-Agent、ReAct、Hybrid Search、Cross-Encoder
- 描述：面向学术研究的 AI 辅助平台，重点处理文献调研、引用可信和 LaTeX 长文档编辑。
- 关键工作：构建学术 RAG 与引用溯源能力；实现 DeepResearch 多智能体研究工作流和 Doc Studio 编辑 Agent。
- 结果：DeepResearch 支持本地知识库与学术网络双源检索联合推理，Doc Studio 支持 LaTeX 长文档语义定位、精确改写、编译校验、Diff 对比与审批回滚。
- 详情：/projects/scholarmind
Resona — MBTI 个性化社交助手
- 时间：2025.12 – 至今
- 角色：独立开发者 / 大模型算法工程师
- 技术：Qwen2.5、QLoRA、SFT、DPO、LLM-as-a-Judge、数据清洗与合成
- 描述：面向社交回复场景的个性化模型实验，目标是减少模板化和说教感，保持人格一致性。
- 关键工作：采集真实社区高赞回复，构建 MBTI 风格化 SFT 数据；使用 DPO 做偏好对齐，并用 LLM-as-a-Judge 评估。
- 结果：DPO 后有效抑制多轮交互中的人格漂移；人设一致性胜率达到 82%，在 1000 组真实高压冲突测试集上平均得分达到 8.9 / 10。
- 详情：/projects/resona
科研经历
- Safe Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Privacy-Aware Edge-Device Collaborative DNN Inference，IEEE Transactions on Vehicular Technology，Early Access，2026，DOI: 10.1109/TVT.2026.3670497（中科院二区 Top / IF 7.1）
- Privacy-Aware Joint DNN Model Deployment and Partitioning Optimization for Collaborative Edge Inference Services，IEEE Transactions on Services Computing，2025（CCF-A / IF 5.8）
证书与其他
- 软件设计师（中级），2021.11
- CET-6，526 分，具备英文文献检索与技术资料阅读能力