• 系统学习了计算机体系结构、算法设计与分析、机器学习等专业课程，GPA 3.8（专业前 10%）。 • 参与导师的科研项目，负责数据预处理和模型优化部分，锻炼了数据分析和算法实现能力。

• 负责公司机器学习平台的架构设计与优化，将平台的模型训练效率提升了 40%。 • 主导开发了自动化特征工程模块，使特征处理时间从平均 2 小时缩短至 30 分钟，节省人力成本 30%。 • 搭建了模型版本管理系统，实现了模型迭代的规范化和可追溯性，目前已管理超过 500 个模型版本。 • 与算法团队紧密合作，为其提供高效的平台支持，协助完成多个重要业务场景的模型上线，如用户画像预测（准确率提升至 85%）、推荐系统优化（点击率提升 20%）。

• 参与公司机器学习平台的从 0 到 1 建设，负责底层计算框架的选型与开发，支撑了日均百万级样本的训练任务。 • 设计并实现了分布式模型训练方案，利用多 GPU 集群加速，使大规模模型训练时间降低 50%。 • 构建了平台的监控与预警体系，实时监控平台资源使用情况和任务运行状态，故障响应时间从小时级缩短至分钟级。 • 推动平台与公司数据中台的深度对接，实现数据的高效流转与共享，为业务团队提供了便捷的数据获取与模型训练一体化服务，助力业务团队快速验证新算法，成功上线 10 余个业务模型，带来业务收入增长 15%。

• 项目背景：公司需要提升电商平台的商品推荐准确性，以增加用户购买转化率。 • 项目职责：作为核心成员，负责机器学习平台在该推荐项目中的技术支持。优化了平台的召回算法模块，引入深度学习模型（如 DSSM），并对模型训练流程进行了分布式改造。 • 项目成果：推荐系统的准确率提升了 30%，用户购买转化率提高了 12%，每日为平台带来额外收入 50 万元以上。同时，通过平台优化，模型迭代周期从原来的 2 周缩短至 3 天，快速响应业务需求变化。

• 项目背景：金融风控领域需要更精准的欺诈识别模型，以降低业务风险。 • 项目职责：主导机器学习平台在该风控项目中的适配与开发。构建了特征交叉验证框架，支持多种特征组合方式的快速验证；开发了模型集成模块，实现了多个基础模型（如 XGBoost、LightGBM）的高效集成。 • 项目成果：欺诈识别模型的 AUC 值从 0.82 提升至 0.90，误报率降低 25%，为公司减少了数千万元的潜在损失。并且，平台的易用性得到大幅提升，业务人员可通过平台自助完成简单的模型训练与验证，提高了风控策略的迭代速度。