•主导分布式机器学习课程项目，设计并实现支持多机训练的TensorFlow扩展库。
•在导师指导下完成医疗影像分析科研课题，发表2篇EI会议论文，掌握医学数据处理全流程。
•重构金融风控机器学习平台，将批处理任务执行时间缩短40%，支撑日均千万级风控决策。
•设计并实现模型自动部署流水线，覆盖从训练到上线的全生命周期，减少人工干预70%。
•与风控业务团队协作，定制化构建反欺诈特征工程模块，使欺诈识别准确率提升28%。
•建立平台技术文档体系与代码规范，组织跨团队技术分享会12场，提升团队工程化水平。
•参与构建医疗影像AI平台，负责医学图像预处理算法开发，支持CT/MRI多模态数据。
•优化医学图像分割模型推理引擎，将单张图像处理时间从3.2秒压缩至1.1秒。
•设计医学数据标注流水线，提升标注效率35%，保障模型训练数据质量。
•与医疗业务专家深度合作，将AI能力集成到临床辅助诊断系统，获2项医疗AI专利。
•构建面向金融机构的实时风控决策平台，整合机器学习模型与规则引擎。
•设计分布式特征计算框架，支持用户行为特征、设备指纹等200+维度实时计算。
•通过模型压缩与推理优化，使欺诈检测响应时间从800ms降至120ms，满足实时风控需求。
•搭建模型性能监控体系，实现AUC/PSI等指标自动预警，保障生产环境模型稳定性。
•参与构建医院级医学影像AI平台，专注于肺结节检测与辅助诊断。
•负责DICOM图像预处理与标注数据管理，建立医学影像标准数据集。
•通过迁移学习优化CNN模型，使肺结节检出率从82%提升至94%，假阳性率降低30%。
•编写平台使用手册与技术白皮书，推动AI产品在3家三甲医院落地应用。
技术社区参与:
贡献Kubeflow开源项目，实现医学数据处理管道扩展，获社区Maintainer认可。
在QCon技术大会分享《MLOps在金融场景的实践》，传播工程化经验。
