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微信号：Cityzens94
章子豪 LEO ZHANG
AI 应用与数据平台工程师
英国利物浦大学 · 高级计算机科学理学硕士（Distinction）
个人简介：深耕工业时序大模型、物理信息神经网络（PINN）、海量数据跨源对齐与 AI 全栈交付。擅长将前沿深度时序架构（TimesNet/Informer）、热力学物理机理约束与海量高频工业业务链路闭环结合，构建具备高精度预测、物理守恒自证、白盒可溯源与高性能交付能力的工业 AI 平台。
核心专业能力
工业 AI 与时序大模型：PINN（物理信息神经网络）、TimesNet、Informer、LSTM、分位数回归、MPC 约束闭环
海量对齐与毒性扫描：222万+ 10s测点跨表物化对齐、时序毒性扫描（零波动/热惯性突变/残差越界）、ASME 正平衡推导
大模型应用与工作流：RAG、Embedding、统一模型网关 (Model Gateway)、SSE 流式传输、知识库切片与 DAG 编排
计算机视觉工程：YOLOv8/v11、SAM2 辅助标注、100轮训练监控、指标评估、模型管理与低延迟推理 API
高性能全栈底座：Python、FastAPI、Flask、Vue 3、TypeScript、Uni-app、SQLAlchemy、MySQL/SQLite
工程交付与质量保证：33 项自动化测试、CI/CD 持续集成、Docker 容器化、完全脱敏离线可迁移交付
职业实践经历
算法研发工程师 ｜ 宇创智联科技（上海）
2025.03 — 至今- 主导工业时序大模型、PINN 物理约束神经网络、视觉感知与大模型应用全栈平台研发，核心负责四大产业级项目。
- 建设火电机组 DCS 工业时序大模型与物理推优平台，主导 222 万+ 条 10 秒级高频测点、436 个化验日煤质台账的跨粒度严密对齐治理与毒性样本扫描。
- 负责 PINN 物理信息神经网络建模，将质量/能量守恒与水汽物性硬约束嵌入 Loss；开展 TimesNet 2D频域时序大模型日前电网 AGC 调度预测与 [P10, P90] 安全走廊盲测推演。
- 负责企业级 LLM 工作流编排平台（Unicon）、视觉检测全生命周期平台和双碳综合核算平台开发。
开发部实习生 ｜ 易优思科技（安徽）
2023.03 — 2023.07- 参与电商网站商品搜索、多维度排序、库存过滤和购物车管理模块开发，使用 React、TypeScript 与 Hooks 构建交互界面。
重点产业代表项目
火电机组 DCS 工业时序大模型与 PINN 物理推优平台
- 海量多源严密对齐：面向 222 万+ 行 10s 测点与化验日数据攻克时钟漂移，自动机理推导补齐 74.3 万行关键系数，通过 5 维物理断言。
- PINN 物理反演求解：在 Loss 嵌入 ASME/IAPWS 守恒硬约束，落地全量反演求解表，联动 MPC 实现 +2.8% 模拟能效提升。
- TimesNet 日前 AGC 调度盲测：2D 频域多周期展开与三头分位数回归，实现日前 15 天 AGC 指令及 [P10, P90] 安全走廊盲测推演。
Unicon AI 工作流与知识基础设施
- 完成工作流画布持久化、多工作流 CRUD、模型配置、SSE 流式对话和知识库检索。
- 建立请求追踪 ID、结构化日志、上传安全边界与 33 项端到端及接口自动化测试。
YOLO 智能视觉训练与车牌检测平台
- 打通数据集管理、手工拉框与 SAM2 辅助标注、100 轮训练监控、指标评估与模型管理。
- 完成 10,000 张图像训练验证，记录 mAP50 达到 0.994，提供 43.8ms 低延迟 RESTful API。
职位心选便签：JD 智能分析与对比平台
- 非结构化 JD 智能拆解为五类能力，支持多维度岗位筛选、双岗对比雷达与定制化学习顺序建议。
- 前后端分离架构，多端适配 Web 与微信小程序体验版，代码结构高度清晰。
公开展示说明：上述项目经历与技术职责均为本人真实工作或独立研发实践；在线交互演示已针对公开展示完成全面脱敏，名称、数值与业务记录均不可反向追踪真实生产环境。
教育背景与荣誉
英国利物浦大学 (University of Liverpool)
高级计算机科学 · 理学硕士 (MSc) ｜ 2023.09 — 2024.12
东北大学 (Northeastern University)
信息与计算科学 · 理学学士 (BSc) ｜ 2018.09 — 2022.06
荣誉奖项：美国大学生数学建模竞赛 S 奖 ｜ 校数学建模一等奖 ｜ 校优秀共青团团员 ｜ 校先进个人 ｜ 校三等奖学金 ｜ 院优秀班级干部