// 算法工程师 · 大连理工大学

王思霖

> Algorithm_Engineer.init()

专注于生成式推荐系统与医疗 AI 落地，融合 LLM、RQ-VAE 与图神经网络，构建下一代智能推断体系。

model = "LLM + RQ-VAE"
domain = ["推荐系统", "医疗AI"]
status = 200 # 在线

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// 关于我

构建智能诊断拓扑

PROFILE

大连理工大学软件工程在读硕士，本硕直通。专注于将大型语言模型与结构化表征学习相结合，探索推荐系统与医疗 AI 的交叉前沿。

当前在科大讯飞从事算法助理工程师工作，参与基于 LLM 与 RQ-VAE 的生成式推荐系统开发，并推动医院场景的 AI 落地与数据驱动优化。

0+

研究方向

0年

工程经验

TECH_STACK

Python Java PyTorch Transformer RQ-VAE GNN 对比学习 LLM

科大讯飞 · 算法助理工程师

2025-09 至今 · ACTIVE

// 工作经历

职业轨迹

2025-09 — 至今

算法助理工程师

科大讯飞

负责开发基于 LLM 与 RQ-VAE 的生成式推荐系统，与医院联合落地医疗 AI，进行数据分析与模型优化。

2025-09 — 至今

算法助理工程师

科大讯飞

负责开发基于 LLM 与 RQ-VAE 的生成式推荐系统，与医院联合落地医疗 AI，进行数据分析与模型优化。

2024-09 — 2027-06

软件工程 · 硕士

大连理工大学

专注于推荐系统与 AI 方向研究，探索大模型与生成式方法在工程场景中的落地实践。

2024-09 — 2027-06

软件工程 · 硕士

大连理工大学

专注推荐系统与 AI 方向研究。

2020-09 — 2024-06

软件工程 · 本科

大连理工大学

系统学习软件工程理论与实践，积累扎实的算法与工程基础，本硕直通深造。

2020-09 — 2024-06

软件工程 · 本科

大连理工大学

系统学习软件工程理论与实践，本硕直通深造。

// 技能图谱

技术能力

Python 92%

算法工程 88%

Transformer / LLM 85%

图神经网络 (GNN) 82%

对比学习 80%

Java 75%

数据分析 / 模型优化 83%

医疗 AI 落地 70%

// 核心项目

技术成果

FEATURED PROJECT

基于 LLM 与 RQ-VAE 的
生成式推荐系统 LETTER

设计了一种生成式推荐系统，以解决传统 ID-based 推荐系统冷启动困难及 LLM 推荐系统缺乏协同信号的问题。通过 RQ-VAE 对物品进行语义编码，结合 Transformer 序列建模与图神经网络协同信号，实现端到端的生成式推荐。

RQ-VAE Transformer 对比学习图神经网络 LLM

LLM

语义理解

GNN

协同信号

E2E

端到端生成

LETTER

工程落地

医疗 AI 联合落地项目

与医院合作，将 AI 算法模型部署至真实医疗场景，进行数据采集、分析与持续模型优化，推动诊断辅助系统的工程化实践。

医疗数据模型部署数据分析科大讯飞

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王思霖

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当前开放机会

🎓 大连理工大学 · 软件工程硕士

🏢 科大讯飞 · 算法助理工程师

⚡ 专注：LLM · 推荐系统 · 医疗AI

        # 欢迎探讨算法工程、AI 落地等话题

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王思霖

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职业轨迹

算法助理工程师

算法助理工程师

软件工程 · 硕士

软件工程 · 硕士

软件工程 · 本科

软件工程 · 本科

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技术成果

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