交叉背景
香港城市大学 × 复旦大学（经济学院）联合培养，金融 + IT 交叉学科；修读 LLM 导论、深度学习概论、面向企业的生成式人工智能等 AI 前沿课程。
你好，我是丁博文
金融 × AI 复合背景
香港城市大学 × 复旦大学 金融科技硕士 · 2027 届
专注方向：Agent 产品设计、LLM 评测与可观测性、RAG 与检索、金融 × AI 交叉背景
- 10 段实习
- 2 款独立 AI 产品
- 期望 base 北京 / 上海
- 雅思 6.5
关于我
金融 + IT 交叉学科背景：香港城市大学 × 复旦大学金融科技联合培养硕士（2027 届），本科信息管理与信息系统。先后完成十段实习，覆盖 AI 行业研究、投资分析、IT 咨询审计与数据分析；独立打造 June AI 与 ai-video-eval 两款 AI 产品，对 Agent、模型评测、检索与可观测性形成体系化认知——习惯用数据与结构说话。
10段
实习经历，覆盖 AI 行业研究 / 投资分析 / IT 审计 / 数据分析
2款
独立打造的 AI 产品：June AI 与 ai-video-eval
800+
师生线下参与的大型校园公益活动，由我发起并全程统筹
10维
AIGC 视频评测体系，客观指标 + LLM-as-a-judge + 人机协同
方向 · AI 产品经理
目标岗位AI 产品经理（大模型应用 / Agent 方向） · AI 训练师 · AI 行业研究员
Agent 体系化理解
LLM 为推理内核，Function Calling 结构化对接工具与数据，叠加记忆、规划与反思构成「感知-规划-执行-反思」闭环；codex / claude code 重度使用者，有应用与 skill 开发经验。
评测驱动迭代
熟悉黑盒 / 白盒评测与 P、R、F1 等指标，习惯用 Langfuse 类工具做 trace 级 bad case 定位，用数据驱动 prompt 与检索策略迭代。
AI 产品知识体系
六块能力拼图：从 API 工程化到产品方法论，构成对 AI 产品的完整认知框架。
Agent 与 API 工程化
LLM 为推理内核，Function Calling 结构化对接工具与数据，叠加记忆、规划与反思构成「感知-规划-执行-反思」自主任务闭环。
- OpenAI API
- Function Calling
- JSON Mode
- Embeddings
- ReAct
- MCP
- Multi-Agent
- 跨对话记忆
模型评测
理解黑盒评测（人工评估、LLM-as-a-judge、评测集回归）与白盒评测（logprobs、困惑度）的成本与适用场景，熟悉样本不均衡下的 P / R 取舍。
- LLM-as-a-judge
- 人工评估
- logprobs
- P / R / F1
- 评测集回归
算法基础
理清判别式模型（建模 P(y|x)）与生成式模型（建模联合分布、逐 token 生成，LLM 即典型范式）的差异与选型逻辑；理解两阶段检索的分工。
- 判别式 vs 生成式
- Embedding 召回
- Reranker 精排
搜索与 RAG
从元数据过滤、TF-IDF 词袋，到 Elasticsearch / BM25 稀疏检索、双塔向量检索 + ANN 召回，理解稀疏 + 稠密混合检索的权衡。
- Metadata Filter
- TF-IDF
- BM25
- Elasticsearch
- 双塔模型
- ANN
- Hybrid Search
LLM 可观测性
熟悉 Langfuse 类 LLM 可观测平台：全链路 trace、Prompt 版本管理与 A / B、评测集回归，能基于数据定位 bad case，驱动 prompt 与检索策略迭代。
- Langfuse
- Trace
- Prompt A/B
- bad case 定位
产品方法论
重视决策质量（信息不完备下基于数据与优先级权衡、复盘校准）与数据敏感度（指标异动先归因再行动）；理解产研互信与跨部门 OKR 对齐，关注 Lovart 等 AI 原生产品的工作流设计。
- 决策质量
- 数据归因
- OKR 对齐
- AI 原生工作流
工作经历
节选 · 共十段
-
Link-x Capital（星连资本）
投资助理 / 孵化器品牌增长
- 担任一级市场投前行业分析师，对量化、AI4S、具身智能等 AI 前沿领域开展深度调研；参加并整理超衍智能、无界进化、小熊猫科技等项目的高管访谈，沉淀对 AI 技术商业化落地的行业认知。
- 在投后合作伙伴华清普智孵化器 demoday 路演活动（2026/08）中负责外联策划与信息对齐、现场统筹展位物料与路演视频；活动召集上千位投资人线下参与，流量达百万量级。
-
Real Value Capital（至真资本）
投资助理
- 为 Route17、Wish 等多家拟赴纳斯达克上市的公司撰写上市建议书，开展估值与行业研究。
- 沉淀基于 AI 工具的标准化研究模板，实现研究工作流的标准化复用。
-
上海艾芒科技有限公司
IT 咨询审计
- 服务中加基金、惠升基金、中航基金、国投安保等金融机构；作为公司与甲方的直接对接人收集痛点需求，组织「问题复盘会」并协调一对一专家访谈验证方案，确保问题闭环。
- 对 IT 系统进行全链路审计，重点审查信息技术治理、应急管理、灾备恢复等非正常场景，穷举异常路径输出审计意见；入职一周即带实习生团队对接甲方完成项目交付。
-
北京汇丰盛和国际贸易有限公司
行业研究员
- 对大规模氧化铝交易数据进行分析，从交易频次、订单金额、复购率等维度绘制高价值客户画像。
- 将分析结论转化为销售团队可落地的战术建议（如高价值用户的共同特征），协助优化销售策略、提升客户转化效率。
方向 · 金融科技
目标岗位VC · PE · 金融科技
金融 + IT 交叉背景
香港城市大学 × 复旦大学（经济学院）联合培养，金融 + IT 交叉学科；本科修读 CFA 证书班，对财报、投资、IPO / pre-IPO 等领域进行过系统学习。
十余段实习 · 完整项目闭环
十段实习覆盖一级市场投研、美股上市建议书、IT 咨询审计与大宗商品研究；对行研类工作尤其感兴趣，自学多个行研框架、研读多篇研报，形成自己的研究框架。
AI 工具放大研究效率
codex / claude code 等 Agent 工具重度使用者，有应用与 skill 开发经验；对 RAG 技术、Agent 跨对话记忆机制设计有深入了解，持续关注国内外 AI 创新对金融行业的赋能。
金融科技知识体系
金融基础 × 研究方法 × 估值建模 × AI 工程化，构成一级市场研究的基本功。
金融基础
本科修读 CFA 证书班，对金融领域进行系统学习，熟悉财报、投资、IPO、pre-IPO 等领域基础知识。
- CFA 证书班
- 财报分析
- IPO / pre-IPO
行业研究方法
自学多个行研框架，研究阅读多篇研报；在氧化铝行业研究与美股上市建议书写作中反复打磨，形成自己的行研框架。
- 行研框架
- 研报阅读
- 行业对比
估值与建模
掌握 PB、PE 等相对估值与绝对估值方法，掌握基础 Excel 建模，在多家拟上市公司估值实践中落地。
- PB / PE
- 相对 + 绝对估值
- Excel 建模
金融终端
对 Wind、Bloomberg 等金融终端的使用有了解，配合数据交叉验证支撑研究结论。
- Wind
- Bloomberg
AI 工程化
擅长 Agent 生态办公产出各类报告；对 RAG 技术、Agent 跨对话记忆机制设计有深入了解，用 AI 工具放大研究与写作效率。
- codex / claude code
- RAG
- Agent 记忆机制
协作与表达
深度飞书办公经验，擅长 Google 生态协作；多次代表公司与甲方高管直接对话，擅长演讲与观点表达。
- 飞书
- Google 生态
- 演讲表达
工作经历
节选 · 共十段
-
Link-x Capital（星连资本）
投资助理 / 孵化器品牌增长
- 担任一级市场投前行业分析师，对量化、AI4S、具身智能等多个领域开展深度调研与学习；参加并整理超衍智能、无界进化、小熊猫科技等项目的高管访谈。
- 在投后合作伙伴华清普智孵化器 demoday 路演活动（2026/08）中负责外联策划与信息对齐，现场统筹展位物料与路演视频交付；活动召集上千位投资人线下参与，流量达百万量级。
-
Real Value Capital（至真资本）
投资助理
- 为 Route17、Wish、东京百易大连、威斯制造等多家拟赴纳斯达克上市的公司撰写上市建议书，进行公司估值与行业研究。
- 掌握 PB、PE 等相对与绝对估值方法，对行业研究报告撰写形成自己的框架；为公司沉淀标准化上市建议书模板，并撰写销售合伙人培训材料。
-
上海艾芒科技有限公司
IT 咨询审计
- 服务中加基金、惠升基金、中航基金、国投安保等金融机构：审查信息技术治理、应急管理、重要信息系统等审计项，汇总问题、得出审计意见并向甲方交付。
- 作为公司代表直接对接甲方技术团队，拿不准的问题随时发起一对一专家访谈交叉确认；入职一周即带教新实习生并牵头推进项目交付。
-
北京汇丰盛和国际贸易有限公司
行业研究员
- 对大规模氧化铝交易数据进行分析，以交易频次、订单金额、复购率等维度识别高价值客户，为销售团队提供战略性见解。
- 对氧化铝产业开展行业研究，系统学习行研技巧框架与研报撰写方法；掌握 PB、PE 等估值方法与基础 Excel 建模，了解 Wind、Bloomberg 终端，并为公司发展方向提供建议。
方向 · 大模型评测
目标岗位大模型评测 · 模型效果评估 · AI 产品评测
习惯把模糊的技术判断拆成可验证的结构化结论，并沉淀为报告与检查清单；可直接阅读英文论文与技术报告，希望参与评测执行、结果分析与跨团队沟通。
评测方法论体系
系统学习大模型评测方法论与主流 Benchmark 生态（MMLU、C-Eval、CMMLU、MT-Bench 等），理解 LLM-as-a-judge、人工评审校准、badcase 归因、数据污染等核心评测议题。
从数据到效果的完整链路
修读 SQL 基础、深度学习概论、面向企业的生成式人工智能、AI 项目质量管控等课程，理解从数据质量到模型效果验证的完整链路。
AI 工具一线体感
codex / Z-code 等 Agent 工具重度使用者，熟练开发应用与 skill；曾在智谱生态的资方与孵化器（星连资本、华清普智）实习，有用 AI 工具放大评测与研究效率的一线体感。
评测知识体系
方法论 × Benchmark × 模型基础 × 测试工程，围绕「模型能力如何被可靠度量」展开。
评测方法论
理解 LLM-as-a-judge、人工评审校准、badcase 归因与数据污染识别等核心议题，知道每种方法的能力边界与适用场景。
- LLM-as-a-judge
- 人工评审校准
- badcase 归因
- 数据污染
Benchmark 生态
系统学习 MMLU、C-Eval、CMMLU、MT-Bench 等主流基准；创办过 AI 主题社群，持续跟踪海内外新模型发布与评测榜单动态。
- MMLU
- C-Eval / CMMLU
- MT-Bench
- 榜单跟踪
模型基础
了解 Transformer 架构与大模型基本原理，理解模型能力边界与典型失效模式；遇到异常输出愿意追问到底，区分事实与推测。
- Transformer
- 能力边界
- 失效模式
前沿方向
熟悉 Agent、Tool Calling、RAG 等前沿方向的原理与评测要点，能针对应用形态设计对应的评测维度。
- Agent
- Tool Calling
- RAG
测试工程
数据库测试岗完整实践：冒烟测试、多轮功能测试、测试反馈文档；主动学习 Python 自动化测试，实现部分场景的自动化回归。
- 冒烟 / 功能测试
- Python 自动化回归
- 缺陷闭环
评测工具实践
独立开发 ai-video-eval（AIGC 视频评测工具）：客观指标本地计算 + 视觉大模型判断 + 人机协同工作台，评测方法论的一次完整产品化落地。
- 评测体系设计
- LLM-as-a-judge 落地
- 人机协同
工作经历
节选 · 共十段
-
优炫软件科技有限公司
数据库测试
- 承担数据库项目 Demo 到上线前的全周期测试：执行冒烟测试与多轮功能测试，编写测试反馈文档，联动产品团队完成缺陷沟通与闭环跟进。
- 主动学习 Python 自动化测试，编写脚本实现部分测试场景的自动化回归，降低重复测试成本；过程中熟悉 PRD 完整结构，建立产品思维与测试思维。
-
上海艾芒科技有限公司
IT 咨询审计
- 为多所金融机构提供 IT 咨询审计：依据审计标准对信息技术治理、应急管理、重要信息系统等控制项逐项核查，定位偏差、分析归因，形成结构化审计报告并向甲方交付。
- 作为公司代表直接对接甲方技术团队，对拿不准的问题主动发起一对一专家访谈交叉确认；入职一周即带教新实习生、牵头推进项目交付。
-
Link-x Capital（星连资本）
AI 投资助理
- 对大模型、生物医药、具身智能等 AI 赛道开展投前深度调研：拆解标的公司技术路线、产品能力与团队背景，把模糊的技术判断拆成可验证的结构化评估结论。
- 参与超衍智能、无界进化、小熊猫科技等项目的高管访谈并整理纪要；参与华清普智孵化器 demoday 路演策划与执行，负责信息对齐与现场交付协调。
方向 · 治理合规
目标岗位合规运营 · 平台治理 · 规则运营
完整治理闭环经验
从金融机构 IT 合规审计（对照监管标准、出具审计意见、推动整改），到美股上市合规流程研究，再到协会章程执笔与落地——完整走过「制定规则—推动落地—审核把关—数据反馈—优化规则」的闭环。
风险敏感 · 交叉核验
一级市场尽调中对项目方信息交叉核验、排查风险点，形成结构化纪要支撑投决参考；挑战杯项目中主导政策合规要求分析与风险合规测算，习惯把不确定性拆成风险清单。
规则产品化能力
AI coding 工具重度使用者，习惯把规则沉淀为可复用的工具：ai-video-eval 用评价数据迭代内容质量标准，网申快填工具把「只填不提交」做成产品级安全边界——规则不止于文档，还能落地为产品。
从金融机构合规审计到内容质量标准迭代，我在校期间完整走过这条治理闭环
治理合规知识体系
六块能力拼图：从审计方法到制度设计，构成「规则如何被可靠执行」的完整认知。
合规审计方法
对照监管要求逐项审查信息技术治理、应急管理、重要信息系统等合规项；识别制度缺陷与合规风险，汇总问题清单、出具审计意见，并通过专家访谈核实定性，推动整改闭环。
上市合规与信披
研究美股上市合规流程与信息披露要求，参与多家拟赴纳斯达克上市公司建议书撰写；把非标工作沉淀为公司统一沿用的标准化模板——规则标准化、流程化。
平台规则运营
ai-video-eval 完整实践「制定标准—执行判定—数据反馈—优化标准」的规则运营闭环：10 维度评估标准分层判定，客观指标本地计算、主观指标模型研判、人机协同复审校准，评估数据反哺标准迭代。
安全与隐私边界
把安全边界内置于产品基因：网申快填工具「只填不提交」、简历与登录态只存本机不上传；AI Banking Agent 架构内置事件审计、全部操作留痕可查——「数据自主可控」与「操作可审计」作为硬约束。
风险识别与核验
一级市场尽调中对项目方信息交叉核验、排查风险点，形成结构化纪要支撑投决；挑战杯项目主导政策合规要求分析与风险合规测算——初始成本、收入预测、风险清单逐项过。
制度与章程设计
执笔科技创新协会章程：成员权责、活动组织规范、准入与退出机制，并推动协会架构落地运行；demoday 中制定各路演团队参与与展示规范并逐一确认落实，活动零差错收官。
工作经历
治理视角 · 节选
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上海艾芒科技有限公司
IT 合规审计
- 为多家金融机构提供 IT 合规专项审计：对照监管要求逐项审查信息技术治理、应急管理、重要信息系统等合规项，识别制度缺陷与合规风险，汇总形成问题清单与审计意见并向甲方交付。
- 与咨询单位技术主管开展一对一专家访谈核实问题定性，推动合规问题整改闭环；入职一周即带实习生团队对接甲方完成项目交付。
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Real Value Capital（至真资本）
投资助理（上市合规研究）
- 研究美股上市合规流程与信息披露要求，参与为多家拟赴纳斯达克上市的公司撰写上市建议书，并参与配套行业研究。
- 将非标工作沉淀为公司统一沿用的标准化建议书模板（规则标准化、流程化），参与撰写销售合伙人培训材料。
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Link-x Capital（星连资本）
投资助理（尽调核验） / 孵化器规范统筹
- 担任一级市场投前分析师：对项目方信息交叉核验、排查风险点，形成结构化纪要支撑投决参考。
- 统筹上千位投资人到场的 demoday：事前制定各路演团队参与与展示规范并逐一确认落实，现场统一调度物料交付，活动零差错收官。
-
北京汇丰盛和国际贸易有限公司
行业研究员（数据标准）
- 对大规模氧化铝交易数据进行清洗与分析，建立高价值客户识别标准并输出客户分层清单，为销售决策提供数据参考。
- 系统掌握「调研—分析—报告」全流程方法论，独立完成多项行业研究交付。
校内与社会实践
校内
港城大学生事务处 干部
负责学生事务处创新创业主题活动组织开展的协助工作，以及科技创新协会章程撰写与协会架构落地。
大型校园公益项目
与校外企业联合开办并独自组建团队，完整走通「获取信息 - 决策报名 - 到场签到 - 社交互动 - 离场反馈」用户路径，定位到场率卡点并针对性迭代，到场率提升约 30%；800 余名师生线下参与，为社团拉到 1000 余元赞助。
首都经济贸易大学 乒协主席
开展校内乒乓球联赛，负责干部任命、活动策划、物品采购与外联；所在学院蝉联院系杯团体前三，个人蝉联单打前二。
校外
线下 AI 研讨沙龙
独自完成海报设计、活动方案与场地谈判，从零谈下 2 个场地方，成功举办 4 场创业分享会；与 2 位本地 KOL 达成流量合作，邀请多位初创公司嘉宾分享，保持与 AI 前沿资讯接轨。
AI 主题活动重度参与者 · 社交达人
持续奔赴各类 AI 一线现场——AI 生态大会、机器人论坛、人工智能经济论坛、Web3 沙龙，在现场攒认知、攒人脉、攒灵感；海外社区（TG / Discord）重度用户，交流圈不设边界。
活动现场
AI 大会、论坛与沙龙的一线现场——攒认知，也攒人脉。
产品案例
两款独立完成的 AI 项目：按 STAR 结构展开，痛点、方案与产出全部来自真实实践。
June AI · AI-Inquiry-about-details
独立产品 GitHub 仓库「悬浮窗 + 追问链」——把线性聊天变成树状的知识探索路径。
S · 痛点
日常 AI 学习中，传统聊天窗口的对话是线性的——疑问很难在不丢失上下文的情况下深入追问。
T · A｜目标与方案
「悬浮窗 + 追问链」设计：选中 AI 回复中的文字或截图，即可打开子对话线逐层追问，形成树状知识探索路径。
R｜角色与产出
独立完成：痛点洞察与交互方案设计，一人闭环。
ai-video-eval · AIGC 视频评测工具
独立产品 GitHub 仓库让「AI 视频好不好」不再只凭感觉——用体系化的评测维度说话。
S · 痛点
AI 视频好不好不能只凭感觉——评测缺乏体系与工具支撑。
T · A｜目标与方案
设计 10 个维度的评测体系：卡顿、闪烁等客观指标本地直接计算；内容理解维度交由视觉大模型判断（LLM-as-a-judge）；并配人机协同逐帧打分工作台。
R｜结果与特性
单文件免安装、数据全程本地，开箱即用、隐私友好。
教育背景
-
香港城市大学 × 复旦大学（经济学院）联合培养
商务咨询系统（金融科技）理学硕士
- 金融 + IT 交叉学科
- LLM 导论
- 深度学习概论
- 面向企业的生成式人工智能
- 金融科技导论
- AI 项目质量管控
-
首都经济贸易大学
信息管理与信息系统 理学学士
荣誉与证书
「挑战杯」商业计划竞赛 校赛二等奖
提出 5G 共享服务系统方案；用 kimi、GPT 辅助完成市场分析，调用百度地图 API 开发并部署与系统集成的导航界面。
雅思 IELTS 6.5
L7.5
R7
S6
W6