Nico's Resume

Nico

高效执行,优雅编码

陕西西安

关于我

全栈开发者,坚信价值至上,技术卓越。天生极客。

工作经验

SKTLab

2022 - 现在

全栈工程师 + 技术专家

作为核心全栈工程师参与公司主要项目研发。 - 主导研发 LLMOps 服务中台,支持 Token 级全链路可观测性、负载均衡、语义缓存、生成式 UI 以及端到端数据工程。采用 Next.js, Python 与 AWS Lambda 构建。 - 设计 cal.com 云原生架构,基于 AWS Lambda 定制 Next.js 运行时,创新采用 SST 编排云资源,实现去 Vercel 化。构建 HIPAA 合规医疗级系统并通过第三方审计。 - 独立开发、交付和迭代多个 B2B 项目。
  • 创业公司
  • 半远程
  • Python
  • Next.js
  • AWS

开源贡献

2020 - 现在
- 为 OpenAI Evals 贡献高复杂度中文翻译评测集,设计语言学边界案例有效识别 GPT-4 模型能力盲点,推动 GPT 系列模型迭代优化。 - 为企业级开源项目 Cal.com 修复关键数据同步问题,优化分布式事务处理机制,解决一项数据一致性问题。 - 为 PingCAP 知识库系统优化 LLM Agent 工作流,提升图数据库检索问答准确率。 - 主导、带领团队完成微服务短视频应用 TokTik 架构设计与开发,集成 AI 能力并实现高可用部署,斩获字节跳动最高奖项。 - 为 Ollama CLI 工具开发跨平台命令补全插件,实现跨 Shell 兼容与多平台支持。 - 为 Hoppscotch (前身为 Postwoman) 实现 API 请求统计功能,支持基础请求指标可视化。 - 参与多个开源项目社区技术布道与技术生态建设,包括 React 框架 Remix、AWS 资源编排框架 SST、云原生平台 KubeSphere 及 Kotlin 框架 Ktor,完善技术文档与最佳实践指南。
  • GitHub

教育经历

名校在线项目(普林斯顿大学、斯坦福大学等)

2018 - 2022
系统完成计算机科学核心课程学习: - 算法与数据结构 (Princeton) - 完成所有编程作业并获得满分 - 机器学习 (Stanford CS229) - 深度学习 (Stanford CS230 by Andrew Ng) - Neural Networks: Zero to Hero (by Andrej Karpathy) - 深入学习 llm.c 项目:用 C 语言从零实现 GPT-2 - 操作系统 (PKU) 通过理论学习与代码实践相结合,建立了扎实的计算机科学与深度学习基础。

本科教育

2018 - 2022
计算机科学 IELTS 6.5

技术

  • deepseek icon
  • - 程序设计语言:泛语言(编程不受特定语言限制)
  • - LLM:3 年北美 AI Startup 经验,掌握生产级 B2C Agent 系统开发经验,理解大语言模型架构与训练范式,熟悉大部分基于 LLM 的应用,理解LLM-based Agent 工作原理。
  • - 全栈 Web 应用开发:深度参与 50k+ stars Next.js 开源项目,熟悉现代全栈技术栈。精通微服务架构设计、CI/CD 流程优化、性能调优等。
  • - 开发工具:能适应任何常见编辑器(JetBrains Intellij、VS Code、neovim 等)/操作系统(Windows、macOS、ArchLinux等),有使用 Jira、GitHub、BitBucket、Slack 等团队协作工具的经验。