在本科期间，系统学习了计算机科学与技术相关课程，包括数据结构、算法设计、操作系统、数据库原理等。掌握了扎实的理论基础，为机器学习的学习和实践奠定了良好的基础。同时，积极参与学校组织的各类编程竞赛和项目实践，锻炼了自己的动手能力和团队协作能力。

• 参与公司内部的机器学习项目，负责数据预处理和特征工程部分。使用Python的Pandas、Numpy等库对原始数据进行清洗、转换和特征提取，提高数据质量和模型输入的有效性。
• 协助算法工程师进行模型训练和调优。使用Scikit-learn、TensorFlow等框架，尝试不同的机器学习算法（如决策树、随机森林、神经网络等），并通过调整超参数、交叉验证等方法优化模型性能。
• 参与代码审查和团队协作。与团队成员共同编写高质量的Python代码，遵循代码规范和最佳实践，确保代码的可读性、可维护性和可扩展性。定期参加团队会议，汇报工作进展，讨论技术问题，提出解决方案。

• 负责公司内部Python项目的开发和维护。使用Django框架搭建Web应用，实现用户注册、登录、数据展示等功能。
• 参与数据库设计和优化。根据业务需求设计数据库表结构，使用MySQL存储数据，并通过索引优化、查询优化等方法提高数据库性能。
• 编写单元测试和集成测试用例，确保代码的质量和稳定性。使用Pytest等测试框架对代码进行测试，覆盖主要功能和边界条件，及时发现和修复代码中的缺陷。

• 项目背景：为了提高客户对产品的满意度，公司决定开发一个基于机器学习的客户满意度预测系统。
• 项目目标：通过分析客户的历史数据（如购买记录、评价信息、客服沟通记录等），预测客户对产品的满意度，为公司提供决策支持。
• 技术实现：使用Python的Pandas、Numpy进行数据预处理，提取客户的特征（如购买频率、评价分数、客服响应时间等）。使用Scikit-learn的随机森林算法进行模型训练和预测，通过交叉验证和网格搜索优化模型超参数。使用Flask框架搭建Web应用，将模型部署到服务器上，实现客户满意度的实时预测。
• 项目成果：模型在测试集上的准确率达到了85%，为公司提供了有价值的决策支持。Web应用上线后，受到了公司内部的好评，提高了工作效率。

• 项目背景：为了提高图像识别的准确率，公司决定开发一个基于深度学习的图像分类系统。
• 项目目标：通过训练深度神经网络模型，对图像进行分类，识别图像中的物体类别。
• 技术实现：使用Python的TensorFlow框架搭建卷积神经网络（CNN）模型，使用ImageNet数据集进行预训练，然后在自定义数据集上进行微调。使用数据增强技术（如旋转、翻转、缩放等）增加数据集的多样性，提高模型的泛化能力。使用Keras的回调函数（如EarlyStopping、ModelCheckpoint等）监控模型训练过程，防止过拟合。
• 项目成果：模型在测试集上的准确率达到了90%，超过了公司内部的预期。系统上线后，应用于公司的图像识别业务，提高了业务效率和准确性。