简历 / CV
陈陇刚
人工智能 / 数据分析 / 软件工程
兰州 · 中国
概述
软件工程硕士,研究方向为智能算法、计算机视觉与数据挖掘。做过国家自然科学基金项目的数据与建模工作,也做过医疗多模态、知识图谱、目标检测、数据分析与 Web 系统。
技能
- 编程语言
- Python · C / C++ · Java · Shell · SQL · 汇编
- 深度学习
- PyTorch · TensorFlow · PaddlePaddle · Transformer / Llama · CUDA
- 视觉与检测
- OpenCV · YOLO · 图像预处理 · 标注与增强
- 数据与建模
- NumPy / Pandas · SPSS / Stata · 分类与聚类 · 数据清洗
- 系统与工具
- Linux · Docker · Git · MySQL · TCP/IP
- 硬件与端侧
- Verilog / SystemVerilog · FPGA 流程 · 单片机 · 端侧推理
项目经历
YOLO 目标检测工程实践
2023.09 – 2024.01从数据标注、增强到训练调参与评估,搭建一套可复用的目标检测流程,并完成结果可视化。
Python · PyTorch · YOLO · OpenCV
返贫监测与治理决策模型
2024.01 – 至今面向西部乡村返贫风险识别,搭建社会分化数据的采集、清洗与建模流程,支撑分类预测、聚类分析与个体识别实验。
Python · Pandas · SPSS · Stata
医学病症知识图谱构建
2019.09 – 2024.06从医学文本中抽取病症、症状与关系,设计图谱的节点与关系结构,为检索与辅助诊断提供知识底座。
Python · NLP · 信息抽取 · 知识图谱
手机银行用户行为大数据分析平台
2020.09 – 2024.06对手机银行用户行为数据做采集、清洗与统计分析,为业务决策提供可解释的数据支撑。
Python · Pandas · SQL · SPSS
庆阳"东数西算"投入产出分析
2023.03 – 2023.05梳理庆阳"东数西算"工程的成本构成,参与成本估算模型构建,并独立完成投入产出分析报告。
Excel · SPSS · 成本估算
Transformer / Llama 预训练与微调实验
2023.09 – 2024.06完成 Transformer 与 Llama 的预训练、微调与效果评估实验,记录不同超参下的表现差异,并了解 RAG 流程。
Python · PyTorch · Transformer · Llama
多模态医疗数据处理与智能辅助诊断
2021.09 – 2024.06参与医学影像与文本数据的预处理与特征提取,搭建多模态数据处理流程,支撑智能辅助诊断关键技术研究。
Python · OpenCV · PyTorch · NumPy
智能家居灯控系统
2019.11 – 2019.12实现网页端与单片机的联动控制,完成灯光开关与状态反馈,跑通从页面操作到硬件响应的完整链路。
C · 单片机 · HTML · JavaScript
基于 JavaWeb 的个人博客系统源码 ↗
2019.11 – 2020.07独立完成需求分析、数据库设计、前后端编码与测试,实现文章发布、检索与评论模块,并完成毕业论文。
Java · JSP · Servlet · MySQL
CUDA 并行计算与 AI 算子实践
2025.01 – 至今练习 CUDA 并行计算模型与 AI 算子实现,理解 GPU 上的线程组织、内存层次与性能优化方法。
C++ · CUDA · PyTorch
Verilog / SystemVerilog 与 FPGA 实践源码 ↗
2025.03 – 至今学习 Verilog / SystemVerilog 与 UVM 验证方法,练习 FPGA 开发流程,补齐从软件到硬件的工程能力。
Verilog · SystemVerilog · UVM
“田园生活”农商精准对接大数据平台
2018.09 – 2023.06参与农商数据的采集与整合分析,支撑农产品与农商资源的精准对接场景,覆盖数据到平台的完整链路。
Python · SQL · Pandas · 数据平台
工作经历
独立开发 / 自主就业
2025.07 – 至今AI 数据处理应用:采集清洗、模型训练调优与功能部署;持续学习软考网络工程师与嵌入式 Verilog。
软硬件维护与数据分析
2023.09 – 2024.05负责设备与系统维护,处理日常软硬件问题并提供数据分析支持。
科研经历
返贫监测与治理决策模型研究
2024 – 2027负责社会分化数据采集与清洗,搭建分类预测与聚类分析流程,参与四层研究框架构建。
教育背景
软件工程 · 硕士
2022.09 – 2025.07研究方向:智能算法 / 计算机视觉 / 数据挖掘;机器学习 88、人工智能 88.6、算法设计与分析 90。
软件工程 · 本科
2016.09 – 2020.06数据库系统原理、算法设计与分析、计算机网络、软件体系结构、软件工程综合实验。