•独立开发基于Kafka+Spark的实时舆情分析平台，日处理千万级微博评论数据，NLP情感分析模块准确率达92%
•提出融合时序卷积与注意力机制的金融异常交易检测框架，在银行真实交易数据集中F1-score提升至0.87，相关专利已进入实质审查阶段
•作为核心成员参与国家重点研发计划'人工智能驱动的工业互联网'子课题，负责设备故障预测模块开发，成果落地应用于3家制造业企业
数据挖掘算法工程师实时推荐模型融合A/B测试特征工程
北京
•主导短视频平台用户兴趣图谱构建，通过行为序列挖掘与注意力机制设计，实现千人千面内容分发，DAU提升28%
•开发多模态特征融合框架，整合视频内容、用户画像及社交关系数据，使冷启动推荐CTR提升35%
•设计增量学习管道应对流量突增场景，将模型更新周期从小时级缩短至分钟级，保障大促期间服务稳定性
•建立算法效果归因体系，量化特征贡献度并指导业务策略调整，相关方法被纳入公司技术标准文档
高级数据挖掘算法工程师数据中台知识图谱特征工程工程化
北京
•搭建企业级数据中台，设计流批一体架构支撑日均10TB数据处理需求，核心链路延迟降低60%
•研发基于知识图谱的供应链风险预警系统，整合外部工商数据与内部交易流水，提前识别潜在供应商异常
•开发自动化特征工厂平台，沉淀200+可复用特征模板，使新业务特征开发周期缩短70%
•指导5人算法团队完成模型部署规范建设，推动TensorRT加速框架在推理服务中的标准化应用
•项目背景：针对慕课平台用户完课率偏低问题，需构建动态调整推荐策略的智能系统
•技术方案：融合课程知识图谱与学习行为序列建模，采用动态图神经网络捕捉用户能力变化
•实施过程：设计分层训练框架解决冷启动问题，通过强化学习优化推荐路径选择策略
•项目成果：核心课程完课率提升22%，用户平均学习时长增加18%，获公司年度创新项目奖
•项目背景：为品牌方提供实时舆情分析能力，需处理多平台异构文本数据的快速响应需求
•技术方案：改进BERT模型适配短文本场景，结合事件知识图谱实现热点话题自动聚类
•实施过程：构建增量训练机制应对突发舆情，设计可视化分析模块支持多维度数据钻取
•项目成果：情感分析F1值达93.5%，事件响应时效从小时级提升至分钟级，服务10+头部客户
技术社区建设:
发起'AI工程化实战营'知识星球，系统讲解特征存储系统搭建与模型服务化部署，吸引3000+开发者参与实战训练
为PaddlePaddle社区贡献模型压缩工具包，实现动态剪枝与量化加速，在ResNet50基准测试中推理速度提升3.2倍
技术内容创作:
在个人技术公众号连载《从零搭建推荐系统》系列教程，单篇最高阅读量8.7万，配套开源代码仓库获Star 5.6k
录制B站技术科普视频《深度学习炼丹指南》，累计播放量突破200万，重点解析损失函数设计与超参调优技巧
