•主修《大规模机器学习》《高级数据挖掘》等课程，GPA 3.9/4.0，连续两年获学术奖学金。
•带队参加国际数据科学竞赛ICML Workshop，设计医疗影像特征提取方案，获全球前5%排名。
•开发开源数据清洗工具DataCleaner，集成异常检测与自动标注功能，GitHub累计1.2k星标。
•负责供应链数据优化项目，通过物流轨迹与仓储数据建模，构建动态库存预警模型，预测准确率达92%。
•采用梯度提升算法与图神经网络分析供应商关系网络，识别高风险节点并优化采购路径，降低断货率30%。
•设计分布式特征工程流程，将原始数据处理周期压缩至4小时，支持实时业务决策需求。
•与运营团队联动开发智能补货策略，在华东区域试点期间实现周转效率提升22%。
•主导餐饮推荐系统升级，融合用户口味偏好、地理位置与季节因素，构建多模态推荐引擎。
•通过A/B测试验证不同冷启动策略，使新用户首次下单转化率提升18%，复购率提高12%。
•建立模型版本管理机制，集成自动超参调优流程，模型迭代周期缩短至每周1次。
•与产品团队共建数据看板，推动推荐结果可解释性落地，帮助业务方精准定位用户流失原因。
•整合CT影像与电子病历数据，设计多尺度特征融合方案，解决小样本学习场景下的类别不平衡问题。
•采用迁移学习结合SVM分类器，构建肺结节良恶性判断模型，在公开数据集LUNA16上AUC达0.94。
•与三甲医院联合测试，模型辅助诊断准确率达89%，医生阅片效率提升40%。
•重构信贷风控特征体系，引入社交网络关系与消费行为时序特征，特征数量提升60%。
•设计动态阈值调整机制，结合XGBoost与深度神经网络构建混合评分卡，误拒率降低27%。
•建立模型监控预警系统，实现欺诈样本实时拦截，单日拦截金额峰值达800万元。
技术社区建设:
在Kaggle平台维护数据科学学习专栏，发布特征工程实战教程，累计阅读量超10万次。
参与Apache Spark官方文档中文翻译，贡献核心模块技术说明文档约3万字。
