你好，我是 Jason / 过汇智融

计算机科学理学硕士

东北大学

库里计算机科学学院

2024 年 9 月 – 2027 年 5 月（预计毕业）

计算机科学理学学士

圣塔克拉拉大学

文理学院

2020 年 9 月 – 2024 年 6 月 • 美国加州硅谷

Agent 算法实习生

赛索德智能 · 具身智能

2026 年 9 月 – 2026 年 12 月 • 中国，上海

机器人端 Agent 架构与核心算法

• ▸负责机器人端 Agent 架构搭建，以及核心算法的设计与实现。
• ▸与运控、视觉团队协作，负责 Agent 与运动控制、视觉感知模块的联调。

Agent 开发实习生

博世中国

2026 年 5 月 – 2026 年 8 月 • 中国，无锡

邮件助手 — 主导 Dify 后端工作流（日活 100+）

• ▸主导邮件助手后端工作流设计与落地，支持未读邮件批量摘要与多轮回复草稿；设计多工厂租户路由与成本隔离、轻量模型前置分流及异常自动降级，在控制模型调用成本的同时支撑多工厂稳定使用。
• ▸基于 30 条真实邮件样本建立架构与模型对比评测，以端到端延迟与输出质量驱动技术选型；从 Agent 转为 Workflow，使 P95 从 52s 降至 18s；进一步实施模型分层路由，使 70% 样本耗时再降 50%+，质量无下降。
• ▸在平台由他方统管、无数据库权限的约束下，通过并行分支埋点并复用平台去重能力，将用量监控从应用级细化至用户级，支持用户维度的调用量与成本追踪。

Agent 开发实习生

博世中国

2026 年 5 月 – 2026 年 8 月 • 中国，无锡

智能排班系统概念验证（POC）

• ▸将物料、运力、人车时段等约束建模为 5 张 MySQL 表，将取数能力封装为 MCP 服务并编写排班 Skill，使 deepagents Agent 可基于实时约束生成排班方案并通过多轮对话动态调整，将固定规则排班转化为自然语言驱动的交互式决策 POC。

软件开发实习生

Next Play Games

2025 年 9 月 – 2025 年 12 月 • 美国加州圣何塞

B2B SaaS 教练平台

• ▸主导 B2B SaaS 教练平台全栈开发；建立版本化数据库迁移流程，在 PR 和合并后分别经 CI 校验，再同步至开发与生产环境，并配套回滚策略，解决多人并行开发下的数据库结构漂移风险。
• ▸重构数据链路：采用 Supabase 前端直连与 RLS 隔离，将业务逻辑下沉为 Postgres RPC，端到端 P95 从约 420ms 降至约 170ms；将移动端 1 秒轮询改为 Realtime WebSocket 订阅，单端日均请求从约 29,000 次降至少量请求。
• ▸主导团队 AI 辅助开发：通过 AGENT.md 统一 10+ 人团队的 Coding Agent 开发规范，3 名新成员据此完成入职接入；通过 GitHub Actions 接入 AI PR review，让大体量 AI 生成代码可审阅，CI 失败时自动创建 issue 跟踪。
• ▸基于 OpenAI API 开发 AI 教练功能，搭建自动化微调流水线：累计 200+ 条样本，完成 5 轮全自动迭代，零人工介入。

后端开发实习生

北京格上富信

2025 年 6 月 – 2025 年 8 月 • 中国，北京

• ▸在 7 年历史的 Flask/MongoDB 代码库中维护与新增 5 个核心 RESTful API，向后兼容扩展，生产零中断、无回归。
• ▸优化列表接口的数据返回策略，引入分页替代全量查询，接口响应时间从 300–500ms 降至 200ms。