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陳振科，現(xiàn)任東京SoftUsing株式會社AI算法工程師。

2021.4-2025.3     室蘭工業(yè)大學(xué)        工學(xué)博士，工學(xué)專攻（導(dǎo)師：日本工程院院士 太田  香 教授）

    • 日本科學(xué)技術(shù)振興機構(gòu)｜次世代研究項目獎學(xué)金｜每年 290 萬日元（2022-2024）
    • 針對 5G 網(wǎng)絡(luò)虛擬化場景下的資源調(diào)度與動態(tài)擴展問題，基于 Python 搭建仿真平臺，提出基于深度強化學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)功能放置與服務(wù)鏈編排算法，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源的高效利用與彈性擴展。以第一作者發(fā)表 IEEE 期刊/會議論文 3 篇（含 JCR 一區(qū) 2 篇）

2018.9-2020.6  華南師范大學(xué)       工程碩士，軟件工程（導(dǎo)師：李丁丁 教授）

     • 針對傳統(tǒng) CPU 內(nèi)存拷貝導(dǎo)致的高 CPU 占用、L3 緩存污染及 TLB 失效問題，設(shè)計基于 Intel I/OAT 引擎的異步 DMA 調(diào)度方案并完成實驗驗證，在大數(shù)據(jù)拷貝場景下性能提升94.5%。以第一作者發(fā)表論文 1 篇，獲授權(quán)發(fā)明專利 1 項。

2014.9-2018.6   佛山大學(xué)               工學(xué)學(xué)士，網(wǎng)絡(luò)工程

JLPT N2、TOEIC 835

2025.04-現(xiàn)在     AI 算法工程師   株式會社 SoftUsing /日本東京

     • AI 大語言模型訓(xùn)練與部署：基于開源大模型進行業(yè)務(wù)場景微調(diào)（LoRA/全量），構(gòu)建 RAG 檢索增強生成系統(tǒng)，完成從數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練到 API 服務(wù)上線的全流程開發(fā)。
     • Web 全棧系統(tǒng)開發(fā)與部署：基于 React/Vue.js 開發(fā)前端界面，使用 Python 構(gòu)建后端 API 服務(wù)，搭配 MySQL/MongoDB 完成數(shù)據(jù)存儲，獨立交付完整業(yè)務(wù)系統(tǒng)。
     • 容器編排與 GPU 調(diào)度：使用 K8s 結(jié)合 NVIDIA GPU Operator 實現(xiàn) GPU 資源的容器化調(diào)度，部署2 個節(jié)點的 AI 訓(xùn)練/推理集群，通過資源配額與親和性策略優(yōu)化集群利用率，保障業(yè)務(wù)高可用。
     • 基于 16 塊 NVIDIA H100 GPU 的虛擬化平臺搭建與部署，通過 MIG/vGPU 技術(shù)實現(xiàn) GPU 資源池化，支撐 AI 訓(xùn)練與推理業(yè)務(wù)。

網(wǎng)絡(luò)虛擬化、體系結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)