Yuxuan Lin

电子与计算机工程专业，AI能力出众，拥有多段开发经历，能够从软硬件系统角度理解产品与应用需求。

留学背景，具备了跨文化沟通与协作经验。

实习期间对接欧洲本地运营，支持B端营销方案开发与落地；通过课程助教和产品路演，积累了技术讲解、问题答疑与展示经验。渴望将工程分析能力与业务理解结合。

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教育背景

哥伦比亚大学 (Columbia University)

2025 年 8 月 — 2027 年 2 月工程与应用科学学院

计算机工程硕士｜GPA: 4.0 / 4.0

MS EE/CE Honors Students 2026 ↗To recognize MS EE students with an exceptional academic record, active EE MS students with a GPA in the top 10% of the class are included in the MS Honors program.

课程（8）

IOT - INTELLIG & CONNECTED SYS
FORMAL VERIF HW SW SYSTEM
COMPUTER NETWORKS
COMPUTER VISION II: LEARN
DATA CENTER PROCESSING
MODELING & PERFORMANCE EVALUATION
LLM BASED GENERATIVE AI
FUND-LARGE-SCALE DISTRIBUTED SYSTEMS

浙江大学

2021 年 9 月 — 2025 年 7 月浙江大学伊利诺伊大学厄巴纳香槟校区联合学院

电子与计算机工程学士｜ZJU-UIUC 双学位项目｜GPA: 3.8 / 4.0

毕业论文基于生成式模型的图像重建

教学经历担任课程助教（离散数学），组织教学活动，课程材料策划，学生问题跟进、整理与反馈

课程（23）

Introduction to Data Mining
Senior Thesis
Introduction to Robotics
Senior Design Project Lab
Digital Systems Laboratory
Digital Signal Processing
Introduction to Algorithms & Models of Computation
Machine Learning
Applied Parallel Programming
Artificial Intelligence
Communication Networks
Computer Systems Engineering
Game Development
Probability with Engrg Applic
Database Systems
Analog Signal Processing
Data Structures
Linear Algebra with Computational Applications
Basic Discrete Mathematics
Computer Systems & Programming
Introduction to Computing
Intro to Computing: Engrg&Sci
Introduction to Electronics

工作经历

阿里国际数字商业集团 AI应用开发工程师

2026年5月 — 2026年8月招商（B端营销）

跨域沟通支持：对接欧洲当地运营, 深入电商平台客户业务场景，主动挖掘痛点，产出技术方案
B端商家提效引流：负责商家智能营销助手全流程开发，设计并落地智能化圈品定价提报能力，支撑每日千万级SKU自动化提效；基于商家画像构建活动页分流策略，针对性推荐营销玩法，目标商家点击转化率51.5%，达成业务目标
解决方案复盘沉淀（Agent Loop 样板间）：基于内部平台实现一站式AI Coding样板间。主导集成测试、活动创建与报名Skill开发，打通端到端自动化测试流程，实现开发全链路闭环，整体提效约30%
阿里国际黑客松：48小时极限搭建对话式Agent，实现情感驱动的电商入口创新；项目进入复赛（100/1388），设计物料并进行会场展示与产品路演，获人气TOP25

海康威视数字技术股份有限公司嵌入式软件开发工程师

2024年7月 — 2024年9月机器人系统萤石网络 IoT产品五部软件技术部

实地部署交付与质量把控：深入工厂实地收集产品数据，洞察技改需求
嵌入式开发：在Linux OS上开发并集成商用清洁机器人主控系统核心模块，在FreeRTOS上开发传感器控制与数据采集逻辑，保障单片机的精确控制与实时运行

项目经历

PACC：能耗感知的分布式训练通信模拟框架

2025 年秋季分布式训练及Profiling框架开发

4人团队协作，设计并搭建基于真实推理/训练执行轨迹的端到端仿真工作流，支持对大规模深度学习系统进行可复用的能耗感知与性能分析。
实现多GPU分布式微调（FSDP + LoRA）场景下的集体通信与内核级执行事件采集以及格式转化，涵盖多个主流模型。

代码 ↗

FinGOAT：面向金融的图编排智能交易助手

AI应用开发

构建了一个智能美股决策网页应用，解决多智能体串行延迟，决策透明度与易用性问题。
采用Gin网关+FastAPI推理服务架构，PostgreSQL（GORM）持久化推理链路与决策结果；通过Docker容器化核心微服务，实现全栈快速部署。
基于LangGraph实现多Agent并行执行与依赖控制，多 Agent 场景下较串行流程端到端决策延迟降低约70%，并支持多API /本地Ollama / OpenClaw推理选择。

代码 ↗