在校期间系统学习了计算机体系结构、并行计算、算法设计与分析等专业课程，成绩优异。参与了学校的高性能计算实验室项目，熟悉高性能计算相关理论知识，具备扎实的专业基础。

• 负责公司高性能计算平台的架构设计与优化，带领团队完成了平台从0到1的搭建，使平台计算性能提升了40%，支撑了公司核心业务的高效运行。
• 主导了分布式计算框架的研发，优化了任务调度算法，将任务平均执行时间从30分钟降低到15分钟，节省了大量计算资源成本。
• 与业务部门紧密合作，针对不同业务场景进行性能调优，成功为多个业务线提供高性能计算解决方案，提升了业务处理效率和用户体验。

• 参与公司人工智能训练平台的高性能计算模块开发，优化GPU并行计算，使模型训练速度提升了30%，助力公司AI产品快速迭代。
• 负责高性能计算集群的运维与管理，保障集群7*24小时稳定运行，集群节点利用率长期保持在85%以上。
• 推动公司内部高性能计算技术的知识共享与培训，提升团队整体技术水平，培养了多名高性能计算方向的技术骨干。

• 项目背景：为某气象预报机构开发气象数值模拟高性能计算系统，以满足其高精度、高时效的气象预报需求。
• 项目实施：作为核心研发人员，负责并行计算优化部分。采用MPI和OpenMP混合编程模型，对气象模型的计算模块进行并行化改造，优化数据通信与负载均衡。
• 项目成果：系统上线后，气象模拟计算时间从原来的24小时缩短至6小时，计算精度提升20%，成功助力该机构提前发布更精准的气象预报，服务社会民生。

• 项目背景：为金融风控部门构建基于高性能计算的风险评估模型计算平台，应对海量金融数据的实时风险评估需求。
• 项目实施：担任技术负责人，设计分布式计算架构，采用Spark和Flink框架进行数据处理与计算。优化模型训练算法，利用GPU加速计算。
• 项目成果：平台实现了对亿级金融数据的秒级风险评估，风险识别准确率提升15%，有效降低了金融风险，为公司金融业务保驾护航。