系统学习了计算机相关专业课程，如《算法设计与分析》《人工智能导论》等，掌握扎实的理论基础。在校期间积极参与编程竞赛，锻炼了逻辑思维和团队协作能力。

• 负责与客户沟通，深入了解客户在AI应用方面的业务需求，如某金融客户希望通过AI优化风控流程。
• 基于客户需求，设计针对性的AI解决方案架构，包括算法选型（如决策树、随机森林等用于风险评估）、数据处理流程（清洗、标注金融数据）、系统部署方案（云端或私有化部署）等。
• 向客户进行方案演示与讲解，成功将方案推广至3家金融客户，为公司带来500万+的项目合同金额。
• 与研发团队协作，跟进项目实施，解决技术对接问题，确保方案落地效果符合预期，项目交付成功率达90%以上。

• 开拓新的行业客户，如零售行业，挖掘客户在智能推荐、库存管理AI化等方面的潜在需求。
• 主导完成零售行业AI解决方案的升级，引入深度学习模型（如卷积神经网络用于商品图像识别推荐），使推荐准确率提升20%。
• 组织行业研讨会，邀请零售客户参与，分享AI应用案例，吸引10+家新客户咨询合作。
• 配合销售团队进行商务谈判，在保证方案质量的前提下，通过合理的成本控制，为公司争取到更优的利润空间，单个项目平均利润提高15%。

• 该项目为某大型制造企业打造智能质检AI方案。
• 前期调研：深入工厂生产车间，了解质检流程（如零件外观检测、尺寸测量等），收集10万+张缺陷与合格产品图像数据。
• 方案设计：采用目标检测算法（如YOLO系列）构建模型，设计数据标注规范，培训标注团队完成数据标注。搭建AI质检系统架构，包括图像采集模块（工业相机接口对接）、模型推理模块（GPU服务器部署）、结果反馈模块（与生产管理系统集成）。
• 实施与优化：部署系统后，初始检测准确率为85%，通过持续迭代优化模型（增加数据增强、调整超参数等），最终准确率提升至95%，为企业减少50%的人工质检成本，每年节省成本200万元以上。

• 参与某医疗影像AI辅助诊断项目。
• 需求分析：与医院影像科医生沟通，明确需求（如肺部结节、肿瘤的快速筛查）。
• 方案规划：整合医学影像处理技术（图像增强、分割算法）与深度学习模型（3D卷积神经网络），设计系统架构。规划数据来源（医院历史影像数据脱敏处理）、标注方式（医生标注与AI辅助标注结合）。
• 推广应用：向多家医院演示方案，讲解技术优势（检测速度快，每秒可处理100+张影像；准确率高，经临床试验，对常见疾病的筛查准确率达90%以上）。成功与3家三甲医院达成合作意向，推动项目落地实施，预计每年可辅助诊断10万+病例。