机器学习 / 数据科学工程师
2024 - 至今
农业数据智能方向
负责作物相关数据的清洗、特征工程与建模评估，输出可复现的实验流程与结论。
- 构建作物产量预测基线模型，对比 SVM / MLP / 决策树三类模型的泛化表现
- 沉淀特征工程与数据预处理规范，减少重复的数据清洗工作
- 搭建 RAG 知识库，把散落在文档中的实验结论变成可检索的知识
RESUME
简历
Loxander · 数据科学与机器学习工程师
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概述
我是 Loxander，关注数据科学与机器学习在真实业务中的落地。
工作与项目经历
数据分析项目实践
2023 - 2024
个人项目与开源
围绕公开农业数据集做端到端的数据分析与建模实践，并把过程整理成技术文章。
- 完成多份公开数据集的分析报告，包含相关性分析与残差诊断
- 使用 Next.js 从零搭建个人技术博客，作为长期内容与作品集载体
技能
- 数据与机器学习
- Python
- pandas
- NumPy
- scikit-learn
- PyTorch
- Matplotlib
- LLM 与检索
- LangGraph
- RAG
- Qdrant
- Embedding
- Ollama
- llama.cpp
- 工程与前端
- TypeScript
- Next.js
- React
- Tailwind CSS
- FastAPI
- Docker
关注方向
- 机器学习建模与模型评估
- 农业数据挖掘与特征工程
- RAG / 向量检索
- LLM 工程化与 Agent
教育背景
本科
2020 - 2024
数据科学 / 计算机相关专业
主修机器学习、统计学与数据挖掘