在大学期间，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、数据库原理等。通过课程学习和实践项目，掌握了扎实的计算机基础知识和编程技能。积极参与学校的科研项目和竞赛，锻炼了团队协作和问题解决能力。

在公司负责风控审核系统的开发与维护工作。

• 参与系统需求分析，与业务团队紧密合作，理解风控审核业务流程，梳理系统功能需求，确保系统开发方向符合业务实际需求。
• 负责核心代码编写，运用 Java 等编程语言实现风控规则引擎、数据校验模块等关键功能。通过优化代码逻辑和算法，提高系统处理效率，将单条审核数据处理时间从 500ms 降低至 300ms 以内。
• 参与系统测试与上线工作，编写测试用例，模拟各种业务场景进行功能测试和性能测试。及时修复测试中发现的 bug，保障系统稳定上线。上线后持续监控系统运行情况，根据业务反馈和数据指标优化系统功能。

在新公司担任资深风控审核开发工程师，带领团队完成风控审核系统的升级改造项目。

• 制定系统升级方案，分析现有系统架构的优缺点，结合行业最新技术趋势，提出采用微服务架构进行系统重构的方案。协调团队成员分工，推动项目按计划进行。
• 负责核心模块开发，主导用户画像与风险评估模型的开发工作。通过整合多源数据（包括用户基本信息、交易记录、行为数据等），构建精准的用户画像体系。运用机器学习算法优化风险评估模型，使模型准确率从 85%提升至 92%。
• 组织代码 review 和技术分享，提升团队整体技术水平。定期对团队成员的代码进行 review，提出改进建议，确保代码质量符合公司规范。每月组织技术分享会，分享前沿技术和项目经验，促进团队成员技术成长。

在[项目名称]中，作为核心开发人员参与系统设计与开发。

• 需求分析阶段，与业务部门深入沟通，梳理出用户身份核验、交易风险监测等核心业务需求。根据需求设计系统架构，确定采用分布式架构提高系统扩展性和性能。
• 开发阶段，负责用户身份核验模块开发。集成多种身份验证接口（如身份证 OCR 识别、人脸识别等），实现快速准确的用户身份核验功能。通过优化接口调用流程和数据处理逻辑，将身份核验时间缩短至 1 秒以内。
• 测试与上线阶段，编写详细的测试用例，覆盖各种业务场景和边界情况。参与系统联调测试，及时解决与其他模块的接口兼容问题。系统上线后，持续监控运行数据，根据用户反馈优化功能，使系统用户满意度达到 95%以上。

参与[项目名称]，负责风险规则引擎优化工作。

• 分析现有风险规则引擎的性能瓶颈，通过代码 profiling 发现部分规则计算逻辑复杂，导致系统响应时间较长。针对问题，优化规则表达式解析算法，采用更高效的数据结构存储规则。
• 引入机器学习模型辅助规则决策，将历史风险数据输入模型进行训练，生成动态风险规则。通过 A/B 测试验证新规则引擎的效果，结果显示风险识别准确率提高 8%，同时系统吞吐量提升 30%。
• 编写详细的技术文档，记录规则引擎优化过程和技术细节，方便团队成员学习和维护。组织内部培训，向团队成员讲解新规则引擎的原理和使用方法，确保团队成员能够熟练运用新功能。