Azizjon Kasimov

在 G-Man Auto Parts 的其他工作

• 二手零件价格预测

  我研究了一个根据折旧、需求和实时市场信号为二手零件定价的模型。在一小组真实价格上，它的准确率约为 70–80%，用 MAE 和 MAPE 衡量。

• 双语商品摘要

  我构建了一条 LLM 流水线，按照零件专家制定的规则，为公司约 4 万件商品中的每一件撰写一份英文摘要和一份韩文摘要。它停留在概念验证阶段。

• 大规模数据迁移

  我把约 4 万条公司记录迁移到新数据库，并导入了超过 200 万条第三方目录记录。重复数据被剔除，每个批次都以原子方式写入，因此故障不会留下写了一半的数据。

应用背后

早期的机器学习工作包括为自由职业客户构建的糖尿病视网膜病变分级图像分类器，以及用于光伏发电预测的强化学习实验。更多内容见 GitHub。

1. 2025 年 3 月 – 2026 年 7 月 韩国（远程）

   AI/ML Engineer

   G-Man Auto Parts · 二手汽车零部件电商

   • 我是公司唯一的 AI/ML 工程师。我设计并运维 AI 搜索和数据管道，并在资深工程师离职后接手了 AWS 基础设施。我还用 Django 开发后端功能，并开发了商城的注册和登录页面等前端功能。
   • 用 Weaviate、spaCy 和 OpenAI API 为超过 200 万个汽车零件构建了 AI 搜索。它在一个政府研发计划的 3000 个零件测试中取得了 95%+ 的准确率，该计划批准了这个研发项目。
   • 用 Lambda、SQS、EventBridge 和 PostgreSQL 在 AWS 上构建了无服务器数据管道。它在测试中达到了每天 500 万条商品信息的目标，之后数据源的访问频率限制使它每天只能采集约 5000 条。它会自动重试失败的任务，并在出现故障时发出告警。
   • 在一次资深工程师的代码评审之后加固了服务，加入了查询超时、URL 白名单和安全的数据库写入，并把一个 6000 行的 Django 文件拆分成小模块。
   • 与技术型 PM 合作，向 CEO、COO 和数据标注团队解释结果与权衡，还以非正式的方式指导了一位初级同事。

2. 2024 年 11 月 – 2025 年 2 月 远程

   ML Engineer & Data Scientist（自由职业）

   Upwork · 医学图像分析

   • 用 PyTorch 基于 ResNet50 构建了根据视网膜图像判断糖尿病视网膜病变严重程度的模型。通过预处理、数据增强和迁移学习，第一个项目的准确率达到约 70%，第二个项目约 80%。

3. 2024 年 3 月 – 2024 年 11 月 韩国罗州

   AI Team Lead

   Recs Innovation · 可再生能源

   两次晋升：Data Science Intern → AI Engineer → AI Team Lead

   • 带领机器学习、后端和前端团队把两个模型投入生产：一个预测每座光伏电站发电量的模型，以及一个检测电站数据中异常读数的检测器。FastAPI 服务把两者接入了虚拟电厂平台。
   • 用 Docker、GitHub Actions、Prometheus 和 Grafana 实现了部署和监控自动化。一次部署从 3 小时缩短至 15 分钟，人工运维工作减少了 80%，每年约 4.8 万美元。
   • 把预测误差从 9% 降至 7%，使公司得以在 Korea Power Exchange 上出售电站的电力。把异常检测器的精确率提高了约 35 个百分点，召回率提高了约 37 个百分点。

LLM 与搜索

RAG、向量搜索（Weaviate）、LangGraph、LangChain、OpenAI、Claude 和 Gemini API、提示工程、LLM 重排序、Neo4j 与知识图谱

机器学习

PyTorch、TensorFlow、scikit-learn、Hugging Face、spaCy（NER）、时间序列预测、异常检测、计算机视觉

模型评估

accuracy@k、precision / recall / F1、混淆矩阵、交叉验证、MAE / MAPE、可复现的测试集、错误分析

后端与数据

Python、Django REST Framework、FastAPI、Celery、PostgreSQL、REST API、数据迁移、Playwright

云与 MLOps

AWS（Lambda、SQS、EventBridge、RDS、S3、CloudWatch、ECR）、Docker、GitHub Actions、Prometheus、Grafana、MLflow

AI 辅助开发

Claude Code、Codex CLI、Cursor、智能体规则与上下文文件（AGENTS.md、CLAUDE.md）

其他

前端功能与 API 集成、Chrome 扩展