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## 关于我 AI / LLM 工程师，致力于为**金融服务**构建生产级 AI —— 包括信贷风险模型、多智能体 pipeline 以及支持其交付的安全 ML 平台。拥有 5 年以上从数据工程到 ML 与云架构的经验，目前专注于应用型 LLM 系统。已获得 **AWS ML Specialty** 认证。 ## 专业认证 | 认证 | 颁发机构 | |---|---| | AWS Certified Machine Learning – Specialty | Amazon Web Services | | AWS Certified Cloud Practitioner | Amazon Web Services | | GCP Professional Data Engineer | Google Cloud | | Snowflake SnowPro Advanced: Data Engineer | Snowflake | | dbt Analytics Engineering Certification | dbt Labs | ## 技能 | 领域 | 技术 | |--------|-------------| | **LLM 工程** | LangChain · LangGraph · RAG · MCP · Prompt Engineering · OWASP LLM Top 10 · Semantic Caching · LLM Gateways | | **AgentOps** | Multi-Agent Systems · LangGraph · CrewAI · Tool Use · Agent Memory · Autonomous Coding Agents · n8n | | **MLOps / LLMOps** | MLflow · Feast · Airflow · Evidently AI · RAGAS · Prompt Versioning · A/B Testing · Model Registry | | **DevSecOps** | GitHub Actions · ArgoCD · Crossplane · OPA Gatekeeper · Trivy · Semgrep · Cosign · SBOM · SLSA | | **数据工程** | Apache Kafka · Apache Spark · dbt · Redis · Airflow · SQL lineage · ETL/ELT · PostgreSQL | | **ML / 深度学习** | PyTorch · XGBoost · scikit-learn · HuggingFace · Federated Learning · Differential Privacy · Fairlearn | | **云与基础设施** | AWS (EKS · SageMaker · Redshift · S3 · IAM · CloudWatch) · GCP · Terraform · Docker · Kubernetes | | **安全与治理** | ECOA / Fair Lending · GDPR · PCI-DSS · SOC2 · Model Cards · Audit Trails · Data Lineage | ## 精选项目 ### LLM 工程与 Agents | 仓库 | 功能描述 | 技术栈 | |------|-------------|-------| | [`agent-autopsy`](https://github.com/shaikn6/agent-autopsy) | 框架无关的 agent 拦截器 —— 构建执行火焰图，检测失败模式（死循环、token 风暴、目标漂移），生成结构化事后分析报告 | Python · networkx · FastAPI | | [`llm-gateway`](https://github.com/shaikn6/llm-gateway) | 生产级 LLM gateway：OpenAI 兼容 API、语义缓存、多模型路由、成本分析仪表盘 | FastAPI · Redis · sentence-transformers | | [`llm-safety-auditor`](https://github.com/shaikn6/llm-safety-auditor) | 250+ 对抗性攻击 payload，OWASP LLM Top 10 评分，红队报告生成，Streamlit 仪表盘 | FastAPI · sentence-transformers · reportlab | | [`nano-finbert`](https://github.com/shaikn6/nano-finbert) | 从零开始在金融文本上训练的微型 transformer（约 2M 参数） —— 输出结构化市场信号：情感、实体、板块、事件类型、影响分数 | PyTorch · FastAPI | ### 多智能体系统 | 仓库 | 功能描述 | 技术栈 | |------|-------------|-------| | [`autonomous-coding-agent`](https://github.com/shaikn6/autonomous-coding-agent) | 读取 GitHub issues → 理解代码库 → 生成修复补丁 → 运行测试 → 发起 PR | Claude · LangGraph · PyGitHub · FastAPI | | [`mcp-diagram-agent`](https://github.com/shaikn6/mcp-diagram-agent) | MCP server：描述任何系统 → 通过 Claude 生成可用于生产环境的 Excalidraw 架构图。具有完全类型的工具接口，97%+ 覆盖率 | MCP · Claude · FastAPI · mypy | | [`finance-agent-crew`](https://github.com/shaikn6/finance-agent-crew) | 多智能体金融智能系统：SEC EDGAR + 财报电话会议 + 新闻 → 投资简报 | LangGraph · Claude · n8n · FastAPI | | [`ops-autopilot`](https://github.com/shaikn6/ops-autopilot) | 自主 SRE agent：接收告警 → LLM 根因诊断 → 创建 GitHub 修复 PR + Slack 汇总 + runbook 条目 | FastAPI · Anthropic · PyGithub | | [`multi-agent-research-crew`](https://github.com/shaikn6/multi-agent-research-crew) | LangGraph 智能体团队（研究员 + 分析师 + 作者 + 批评家），通过 SSE 流式传输进度并生成结构化研究报告 | LangGraph · Claude · FastAPI | ### MLOps 与生产基础设施 | 仓库 | 功能描述 | 技术栈 | |------|-------------|-------| | [`llmops-eval-platform`](https://github.com/shaikn6/llmops-eval-platform) | RAGAS RAG 评估 + Claude-as-judge + A/B Testing + Prompt Versioning + 成本追踪 | Python · RAGAS · FastAPI · SQLAlchemy | | [`nvidia-nim-rag-techniques`](https://github.com/shaikn6/nvidia-nim-rag-techniques) | 基于 NVIDIA NIM 的 5 种生产级 RAG 技术：混合搜索/RRF、cross-encoder reranking、query rewriting（HyDE/多查询/退回一步）、上下文压缩、纠正性 RAG | NVIDIA NIM · LangGraph · FastAPI | | [`mlops-feature-platform`](https://github.com/shaikn6/mlops-feature-platform) | 面向金融 ML 的企业级 MLOps：Feast feature store + MLflow registry + Airflow pipelines + Evidently AI 监控 | Feast · MLflow · Airflow · Evidently | | [`kafka-stream-feature-store`](https://github.com/shaikn6/kafka-stream-feature-store) | 实时 ML feature store：Kafka → Redis pipeline，具备低于 60 秒的特征新鲜度，用于低延迟推理 | Kafka · Redis · FastAPI | | [`financial-model-governance`](https://github.com/shaikn6/financial-model-governance) | 面向金融的 ML 治理：ECOA 公平性测试、差异性影响分析、model cards、audit trails、审批工作流 | Python · ECOA · Model Cards | ### DevSecOps 与应用 RAG | 仓库 | 功能描述 | 技术栈 | |------|-------------|-------| | [`fintech-devsecops-pipeline`](https://github.com/shaikn6/fintech-devsecops-pipeline) | 端到端 DevSecOps：SBOM 生成、Trivy 扫描、OPA 策略执行、Cosign 镜像签名、SLSA Level 3 来源校验 | GitHub Actions · Trivy · Cosign · OPA · ArgoCD | | [`k8s-platform-engineering`](https://github.com/shaikn6/k8s-platform-engineering) | 内部开发者平台：ArgoCD GitOps + Crossplane 基础设施配置 + OPA Gatekeeper 策略 + 黄金路径模板 | Kubernetes · ArgoCD · Crossplane · OPA | | [`adaptive-cognitive-rag`](https://github.com/shaikn6/adaptive-cognitive-rag) | 根据行为信号测量认知状态并调整解释深度的 RAG；构建针对各个会话的掌握度差距知识图谱 | RAG · Knowledge Graph · LangChain · FastAPI | ## 领域覆盖 ``` LLM Engineering ████████████████████ 15 repos Agents & Agentic ███████████████████░ 12 repos MLOps / LLMOps ██████████████████░░ 10 repos Fintech AI ████████████████░░░░ 8 repos DevSecOps ██████████████░░░░░░ 6 repos Platform Eng ████████████░░░░░░░░ 5 repos Computer Vision ██████████░░░░░░░░░░ 4 repos ``` ## 其他公开仓库 完整的作品集涵盖计算机视觉、AIOps、n8n 自动化、Kubernetes 平台工程、RAG 助手 —— 所有项目均配备了 CI/CD、Docker 以及 95%+ 的测试覆盖率。 **如有需要可提供私有仓库访问权限** —— 涵盖用于信贷风险的联邦学习、LLM 红队测试、端侧 LLM 优化、SQL 到 DAG 的编译器。请通过 [LinkedIn](https://linkedin.com/in/nagizaazshaik) 联系我。 ## GitHub 统计

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