王京
王京
求职意向：Agentic AI Coding / LLM Agent 研究方向（字节跳动 · TRAE）
男 · 24岁 · 重庆
电话：17702376984 ｜ 邮箱：2642144249@qq.com ｜ 微信：Barbarianwj
GitHub：JingW-ui ｜ 主页：jingw-ui.github.io
个人优势
电子科技大学硕士（2027 届，推免生，GPA 前 5%），Agentic AI Coding 深度实践者：主导 NEURA LLM 智能体系统——Chain-of-Thought 任务规划、泛化工具调用与异构工具链编排、RAG 领域知识增强、双知识图谱支撑长程上下文，实现复杂工作流的端到端自动化（bioRxiv 已发布）；Claude Code 深度用户，以 AI Coding 完成多个开源项目（累计 200+ Star、用户社群 150+），对 AI 编程产品的能力边界、任务规划与评测有一线实践洞察；Python / C++ 功底扎实，有 Agent 评测系统从 0 到 1 搭建经验（成功率、耗时、成本三指标）。
教育背景
电子科技大学（985） 电子信息大类-生物医学工程 硕士
2024.09 - 至今（2027 届） ｜ GPA 3.83/4（专业前 5%）｜ 导师：陈华富 · 神经信息教育部重点实验室
研究方向：智能体系统与 Agentic AI Coding · RAG 与领域知识增强 · 神经影像智能分析
西南科技大学 电子信息大类-生物医学工程 本科
2020.09 - 2024.06 ｜ GPA 4.15/5（专业前 2%）｜ 四川省优秀毕业生 · 推免资格
研究方向：深度学习与目标检测 · 自动化脚本开发 · 医学图像处理
专业技能
Agent 与 AI Coding：LLM Agent（Planning · Tool Use · Memory） · Multi-Agent 协作架构 · RAG · Function Calling · Claude Code / Vibe Coding · Prompt 工程 · LangChain（了解）
编程与工程：Python · C/C++ · Java / Spring Boot · MySQL · Vue / Web 前端 · PyTorch · Linux · Git
实习经历
网易互娱 — 游戏测试开发工程师（实习）
2026
技术栈：Python · LLM · Agent · Skill 开发 · PC 自动化 · Agent/Model 评测
  • 面向游戏测试的远程 PC 自动化方向，以 agent + skill 替代人工逐台操作，落地 UU 取号与 G66 部署两个真实业务场景，实现批量并发执行与自动校验，显著压缩环境准备耗时。
  • 针对上述场景自主搭建 Agent 评测系统，以成功率、耗时、成本三指标量化 agent 与 model 选型；提出「判世界不判自述」判题思想，只看操作后世界的真实变化而非模型自述，并设计 L1–L4 能力阶梯题库，业务解耦可复用。
  • 项目职责：业务 skill 设计与开发、评测系统从 0 到 1 搭建（指标定义、判题逻辑、题库设计、结果可视化）。
心曜医疗 — 算法工程师实习生
2026.03 - 2026.06
技术栈：Python · LLM · RAG · 向量数据库 · 医疗知识库
  • 负责医疗领域 RAG 问答系统开发，结合专业知识库实现智能问答；设计并优化检索增强生成流程，提升问答准确率与响应速度。
  • 开发服务器管理系统，成员申请添加公钥即可公网访问服务器，安全快捷访问入口。
  • 搭建同步看板，多端同步、实时更新在线看板。
  • 项目职责：RAG 问答系统架构设计、知识库构建与优化、问答算法开发；心电信号分析与房颤检测算法研究提升；服务器管理运维与前后端功能开发——覆盖从算法研究到工程落地部署的完整实习链路。
项目经验
Agent 应用开发：神经影像分析智能体（NEURA）GitHub论文
2025.07 - 2026.02
技术栈：Python · LLM · Agent · Chain-of-Thought · Toolset · RAG
  • 受认知科学启发、由大语言模型驱动的自主智能体系统：通过独特的双知识图谱架构（DiseaseKG 与 ToolKG）动态桥接医学知识与异构软件工具，能够自主理解科研需求、编排并执行复杂的端到端多模态分析工作流，显著降低技术门槛并解决可复现性难题。
  • 项目职责：负责基于大语言模型的智能体（Agent）系统设计与开发，主导核心认知架构与双知识图谱（DiseaseKG/ToolKG）构建，通过整合异构工具链（如 SPM、FreeSurfer 等）实现复杂工作流的自主编排与端到端自动化。
  • 项目成果：论文已被 bioRxiv 收录，系统已开源。
AI 应用开发：自动化办公软件（AutoTask）GitHub用户群 150人+视频 10K+
2025.10 - 2026.01
技术栈：Vibe Coding · PyAutoGUI · PySide6
  • 基于 PySide6+PyAutoGUI 的零代码桌面自动化工具，实现可视化任务编排、桌面键鼠模拟及微信自动化能力，集成定时调度与批量任务管理，有效解决办公重复流程自动化痛点。
  • 项目职责：架构师、评审员、打磨细节及迭代、UI 设计与样式优化、测试。
  • 项目成果：GitHub 70+ Stars · 150+ 用户社群 · 视频 10K+ 播放。
获奖荣誉