2026.11 毕业 · 寻找实习与秋招机会

胡翊阳YIYANG HU

Agent 应用开发工程师

把大模型能力，做成可运行、可验证、可维护的 Agent 应用。专注多智能体编排、Agentic RAG、工具调用与评测闭环。

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点击锁定 / 再次点击隐藏PORTRAIT / 01

LANGGRAPH · MULTI-AGENT · AGENTIC RAG · TOOL CALLING · EVALUATION · FASTAPI · PYTHON · MEDICAL AI · LANGGRAPH · MULTI-AGENT · AGENTIC RAG · TOOL CALLING · EVALUATION · FASTAPI · PYTHON · MEDICAL AI ·

Selected work / 代表项目

从研究原型，走到可靠应用。

PROJECT 01 · CURRENTLY FEATURED

CohortCouncil
可审计多智能体系统

将 UK Biobank 研究发现流程拆分为受约束的专业 Agent 协作：文献检索、创新性评审、统计评审、候选修订与确定性验证在可追踪的权限边界内运行。

LangGraphMulti-AgentGuardrailsEvaluationPython

查看源码 ↗

ARCHITECTURE / AUTHORITY BOUNDARY SYSTEM MAP / 01

CohortCouncil 从合成数据准备、多智能体评审、确定性验证、证明到最终审计产物的完整架构图

$ job-agent prepare --role agent-dev
✓ JD/CV evidence indexed
✓ intent routing completed
✓ recall@K 0.982
✓ cited report generated

PROJECT 02 · SINGLE AGENT

求职研究 Agent

面向岗位分析和面试准备的 Agentic RAG 系统，覆盖混合检索、ACL、引用验证、状态恢复和端到端评测。

FastAPIQdrantRAG

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RESEARCH PROJECT / UK BIOBANK 501,936
participants 论文投递中
研究图表暂不公开

PROJECT 03 · RESEARCH

动态代谢状态图谱

利用 35 项常规特征与 BMI 分层 IDEC 构建九种代谢状态，并通过多器官 MRI 和纵向疾病结局验证。

IDECSurvival AnalysisMRI

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TOKEN F1

.310

CHOICE ACC.

.54

SFT SAMPLES

PROJECT 04 · LLM TRAINING

双语医学 QA 后训练

从数据构建、QLoRA SFT、DPO 到自动化评测与安全分析的小而完整医学大模型后训练系统。

Qwen2.5QLoRASFT / DPO

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Education / 教育经历

跨越技术、业务与研究的学习路径。

华威大学

应用人工智能硕士
MSc Applied Artificial Intelligence · Distinction

2025.09—至今
预计 2026.11 毕业

南安普顿大学

数字战略与信息系统硕士
MSc Digital Strategy & Information Systems · Merit

2024.09—2025.11

上海大学

人工智能工学学士
BEng Artificial Intelligence · GPA 3.72

2020.09—2024.06

MCM Honorable Mention美国大学生数学建模竞赛荣誉提名 · 2023

Fully Funded PhD Opportunity华威大学 · 医疗 AI 疾病亚型发现方向

Experience / 实习经历

用数据和实验，推动产品迭代。

2023.06—2023.09 · SHANGHAI

上海阅文信息技术有限公司

推荐系统策略开发团队 · 实习生

召回与排序优化

参与在线阅读平台内容推荐系统的召回与排序模块优化，协助提升候选内容匹配质量。

指标分析

分析 recall、ranking 等推荐效果指标，定位表现较弱的策略链路并提出优化建议。

A/B Testing 与报告

支持实验流程，整理结果和性能报告，为推荐策略迭代提供依据。

Capabilities / 核心能力

不堆关键词，只展示能落地的能力。

Agent 编排

LangGraph、Supervisor、多节点工作流、工具调用、状态恢复与权限边界。

RAG 与评测

混合检索、Reranker、动态 Top-K、引用验证、回归集与 Agent Evaluation。

工程化

Python、FastAPI、Pydantic、SQLite、缓存、API 设计、测试与链路追踪。

医疗 AI

LLM 后训练、深度聚类、生存分析、医学数据边界与研究结果验证。

我关心的不是 Agent 能不能回答，而是它能不能在真实约束下稳定完成任务。

About me

我具备 Agent 工程与科研训练的复合背景，能够从问题定义、工作流设计、工具集成，一路推进到评测、可靠性治理和部署。希望加入重视产品价值与工程质量的团队，构建真正可用的智能应用。