简历编号：1291477402 |
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更新日期：2025-10-22 14:44 |
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陆先生
| 目前所在： | 佛山市 | 年 龄： | 25 |
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| 户口所在： | 广东省 | 国 籍： | ||
| 婚姻状况： | 未婚 | 民 族： | ||
| 人才测评： | 未测评 | 身 高： | ||
| 我的特长： | 体 重： |
◆ 求职意向
| 行业意向： | 计算机软件 | ||
| 人才类型： | 技能人才 | ||
| 应聘职位： | 软件工程师：软件工程 | 职 称： | |
| 工作年限： | 0 | 参加工作日期： | |
| 求职类型： | 全职 | 可到职日期： | 三个月以后 |
| 月薪要求： | 15000～20000元 | 希望工作地区： | 广东省，， |
◆ 工作经历
| 深圳微克科技有限公司 起止年月：2025-06 ～ 2025-09 | |
| 公司性质： | 所属行业： |
| 担任职位： | 后端开发工程师 |
| 工作描述： | 项目描述:基于Rust + Tokio异步框架开发的多模态AI对话系统,集成SenseVoice ASR、Qwen LLM、VolcEngine TTS等主流AI模型,实现实时语音交互。系统采用流式处理架构和事件驱动机 制,支持多用戶并发进行自然语音对话,具备智能工具调用、多轮对话、音色克隆等核心AI能力。 实时语音识别:集成SenseVoice ASR模型,基于ONNX Runtime优化推理性能,实现Session池 化管理。采用流式处理架构,集成Silero VAD语音活动检测,实现边接收音频边识别。解决了传统 ASR系统识别延迟高、准确率不稳定、不支持流式处理的问题,实现了稳定的语音识别能力和中英 文混合识别。 智能对话生成:集成Qwen系列LLM,设计两阶段处理架构(意图识别+对话生成)。Stage-1使用 轻量模型快速理解意图,Stage-2使用大模型生成详细回复。集成MCP(Model ContextProtocol)协议,支持动态工具集成和会话级工具管理。解决了传统LLM系统响应延迟高、不支持 工具调用、上下文管理复杂的问题,实现了工具调用命中率98.76%,支持多轮对话和智能工具调 用。 流式语音合成:集成VolcEngine TTS,实现流式音频生成和音色克隆技术。采用音色池化管理, 实现边生成边播放的流式合成机制。解决了传统TTS系统合成延迟高、音质不稳定、不支持个性化 的问题,实现了多种音色支持和音色克隆功能。 实时通信架构:基于WebSocket实现实时双向通信,支持多会话并发管理。采用事件驱动架构,支 持二进制和JSON双协议,实现智能负载均衡。集成Opus音频编码和VAD语音活动检测,支持音频 降噪和预处理。解决了传统通信系统连接数限制、延迟高、稳定性差的问题,实现了稳定的多用戶 并发通信能力。 |
| 离职原因： | |
◆ 教育背景
| 毕业院校： | 华南农业大学 | 最高学历： | 硕士 获得学位: |
| 教育开始日期： | 2023-09 | 毕业日期： | 2026-07 |
| 专 业 一： | 计算机科学与技术 | 专 业 二： |
◆ 语言能力
| 外语： | 粤语水平： | ||
| 其它外语能力： | |||
| 国语水平： | |||
◆ 工作能力及其他专长
◆ 详细个人自传