• 系统学习了计算机科学与技术专业的核心课程，包括数据结构、算法设计、操作系统等，掌握了扎实的理论基础。 • 积极参与学校组织的编程竞赛和项目实践，锻炼了实际操作能力和团队协作能力。

• 负责用户运营相关的系统开发工作，包括用户画像系统、用户行为分析系统等。 • 优化用户注册、登录、积分等核心业务流程，提升用户体验，使注册转化率提高了20%。 • 与运营团队紧密合作，根据运营需求开发个性化的用户运营工具，如用户分层运营系统，有效提高了用户活跃度。 • 参与系统的架构设计和技术选型，确保系统的稳定性和可扩展性，支撑了百万级用户的访问。

• 主导用户成长体系的开发，设计并实现了用户等级、勋章、任务等功能，提升用户留存率15%。 • 负责用户运营数据平台的搭建，整合多源数据，为运营决策提供数据支持，通过数据分析优化运营策略，使活动参与率提高30%。 • 与产品团队协作，根据产品规划进行用户运营功能的迭代开发，如会员体系升级，增强用户粘性。 • 带领团队进行技术攻关，解决高并发场景下的系统性能问题，保障系统的高效运行。

• 该项目旨在构建一个智能用户运营系统，通过大数据分析和机器学习算法实现用户的精准运营。 • 负责系统的后端开发工作，设计并实现了用户行为数据的采集、存储和分析模块，处理每日千万级的数据量。 • 参与算法模型的集成，如用户流失预测模型，根据模型结果自动触发运营策略，使流失用户召回率提高25%。 • 优化系统性能，采用分布式架构和缓存技术，使系统响应时间降低50%，支撑了大规模用户运营活动的开展。

• 此项目是为了提升用户在电商平台的购物体验，开发用户个性化推荐系统。 • 负责用户行为数据的清洗和特征工程，构建用户兴趣标签体系，为推荐算法提供高质量的数据输入。 • 与算法团队合作，实现推荐算法的工程化，如协同过滤、深度学习推荐模型，使推荐商品的点击率提高40%。 • 设计并开发推荐结果的展示界面和交互逻辑，提升用户对推荐内容的接受度和购买转化率。