安徽大学应用统计学本科在读，学制为 2023–2027，目标岗位为 AI 工程师、数据工程师和数据分析师。
AI 工程师 · 数据工程师 · 数据分析师
安徽大学 · 应用统计学本科 · 2023–2027（预计毕业）
应用统计学本科生，专注企业内部 AI Agent、云端数据系统与科研平台开发。
现任大众汽车（中国）科技有限公司数据开发实习生，为 VCTC-Y Powerhouse 开发 WingCore、部署预算控制系统云端数据库，并为内部 AI 项目提供全流程技术支持。
AI 工程师 数据工程师 数据分析师
期望城市
合肥
关于
从应用统计到企业 AI 工程
现任大众汽车（中国）科技有限公司数据开发实习生，为 VCTC-Y Powerhouse 开发内部 AI Agent 与云端数据系统。
具备企业 AI 工程、百万级医疗数据工程、中国科学院科研数据流程及科大讯飞大模型数据支持经历。
曾在新加坡国立大学参加暑期科研，开展大模型本地部署、视觉问答和模型输出评估。
英语可作为工作语言；英语水平达到欧洲共同语言参考框架（CEFR）C1 标准，雅思总分 7.0（听力 8.5、阅读 6.5、写作 6.0、口语 6.0）。
工作经历
企业 AI 工程、云端数据系统与科研数据实践
以 Volkswagen 的内部 AI Agent 与数据系统开发为核心，并延伸至科研数据和大模型工作流。
2026.05 - 至今
核心经历
数据开发实习生
大众汽车（中国）科技有限公司
- 设计并开发 WingCore 企业内部桌面 AI Agent 平台，采用 Rust 业务内核与 Electron 桌面壳层；接入公司本地部署模型，并集成 MCP、Dify、自动化、浏览器与文档工具，服务整个 VCTC-Y Powerhouse。
- 使用 PostgreSQL 17 与 SQL 设计并部署 VCTC-Y 预算控制系统云端数据库；实现预算、预测和实际数据版本化、部门级行权限、受控 API、审计及备份恢复。
- 为 VCTC-Y Powerhouse 内部 AI 项目提供从需求分析、方案设计、开发集成、部署到使用支持的全流程技术支持。
2025.10 - 2026.04
科研助理
中国科学院信息工程研究所
- 支持端到端科研数据流程，包括数据采集、清洗、脱敏、结构化、质量控制与版本管理。
- 参与 Label Studio 的本地化部署与中文适配，服务于安全内网环境下的数据标注与 AI 科研工作流。
2024.07 - 2024.08
数据分析实习生
科大讯飞股份有限公司
- 通过数据分析、筛选、清洗、复用及采购数据整理，为大模型工作流提供支持。
2023.12 - 2024.02
数据处理实习生
科大讯飞股份有限公司
- 清洗大模型生成数据并维护采购信息，为后续分析与模型开发准备可复用数据。
科研与技术项目
数据工程、AI 平台与视觉问答研究
数据工程师
百万级医疗数据库全流程构建
2025.12 - 至今
- 面向精准医疗科研需求建设端到端医疗数据库，覆盖采集、清洗、脱敏、结构化、版本管理与质量控制。
- 整合超百万条多源异构医疗记录，制定标准化字段映射与质量控制规则。
- 引入自动校验与缺失值处理，数据完整率达 96%+、标注一致性超 94%，支撑临床分析与 AI 模型训练。
平台建设负责人
科研数据标注平台（Label Studio）的本地化部署与汉化实施
2025.10 - 至今
- 在内网科研环境中主导基于 Docker 的 Label Studio 私有化部署与全栈汉化，本地化覆盖率超 98%，确保数据不出域。
- 完成功能与多浏览器测试，修复时区、编码及字体渲染问题。
- 编写部署与标注文档，并形成“人工 + 多模型预标注”协同流程。
研究员，新加坡国立大学
暑期研究实践
2025 年暑期
- 在新加坡国立大学暑期科研中本地部署 Flamingo-3B、Flamingo-9B、Qwen-13B 和 ChatGPT-MINI，用于 VQA 任务。
- 编写脚本对 VQA 输出进行多维评估，并参与团队论文成果整理。
论文成果 · ICCGV 2026
VizAdapt: Novel Dataset Development with a Voice-Interactive Visual Question Answering System for Blind and Low Vision Individuals
Liting Chen, Pingting Lin, Weiwei Li, Jianfei Xu, Zhihao Yan
SPIE · Proceedings Volume 14315 · 143150G ·
VizAdapt 提出了一套新型数据集及基于 Qwen2.5-Omni-3B 的语音交互式视觉问答系统，面向盲人和低视力人群，并提供重新拍摄模糊图像的指导，以获得更清晰的视觉输入。
作者贡献
共同第一作者；全体作者贡献相等。
研究要点
- 面向盲人和低视力人群开发新型 VizAdapt 数据集。
- 采用 Qwen2.5-Omni-3B 实现语音交互式视觉问答。
- 检测模糊图像，并指导盲人和低视力用户重新拍摄，以获得更清晰的视觉输入。
教育
应用统计学与数据分析基础
安徽大学
本科，应用统计学
2023 - 2027
主修课程
时间序列分析应用随机过程数据结构统计预测与决策多元统计分析
- 在 Java 程序设计、数据结构及数学相关课程中取得优异成绩。
- 完成学校合作的人工智能与数据科学项目，覆盖机器学习、数据分析与挖掘、机器学习与深度学习应用。
- 于 2025 年暑期前往新加坡国立大学参加暑期科研项目。
能力
面向数据分析与数据开发的技能组合
AI Agent 工程
RustElectron公司本地模型集成MCPDify自动化与工具集成
数据库与后端
SQLPostgreSQL 17PostgREST行级安全关系模式设计版本化数据建模审计备份与恢复
编程与数据处理
PythonJava（基础）数据清洗结构化数据处理数据质量验证缺失值处理字段映射
统计与分析
时间序列分析应用随机过程多元统计分析统计预测与决策
科研平台
Label StudioDocker本地模型部署VQA 评估
联系
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