• 系统学习了计算机算法、数据结构、操作系统等专业课程，GPA 3.8/4.0，排名前 10% • 参与学校科研项目，负责算法优化部分，发表学术论文 2 篇

• 主导设计并搭建了公司新一代机器学习平台，采用分布式架构，支持千万级数据处理，上线后平台整体性能提升 40% • 负责平台的技术选型与架构优化，引入 TensorFlow Serving 等组件，优化模型部署流程，将模型部署时间从 2 天缩短至 4 小时 • 带领团队完成平台的高可用与灾备方案设计，实现平台 99.99%的可用性目标 • 与业务团队紧密合作，针对推荐、风控等业务场景进行定制化开发，支持 10+业务线使用，带来业务收入增长 20%

• 负责公司广告推荐算法的研发与优化，通过机器学习算法提升广告点击率 15% • 参与构建公司的机器学习基础平台，负责特征工程模块的设计与开发，实现特征处理效率提升 30% • 与数据团队协作，优化数据处理流程，确保数据质量与时效性，支持每日亿级数据处理 • 主导算法团队的技术分享与培训，提升团队整体技术水平，培养 3 名优秀算法工程师

• 项目背景：公司业务快速增长，原有机器学习平台无法满足海量数据处理与复杂模型训练需求 • 项目目标：设计并开发新一代高性能、高可用的机器学习平台 • 项目成果： - 采用 Kubernetes 进行容器编排，实现资源动态调度，资源利用率提升 30% - 引入分布式存储系统，支持 PB 级数据存储与快速访问 - 优化模型训练流程，分布式训练速度提升 2 倍 - 平台上线后，支撑公司核心业务，处理数据量达每日 10PB，模型训练任务量增长 50%

• 项目背景：为提升金融风控业务的准确性与效率，构建智能风控机器学习平台 • 项目目标：整合多源数据，研发高效风控模型与实时预测系统 • 项目成果： - 设计特征工程流水线，自动处理结构化与非结构化数据，特征维度达 1000+ - 研发基于深度学习的风控模型，AUC 指标提升至 0.95，误报率降低 20% - 实现实时预测服务，响应时间小于 100ms，支持每秒万级请求 - 平台上线后，成功拦截风险交易金额达 10 亿元，为公司减少损失 5000 万元