在校期间系统学习了计算机算法、数据结构、机器学习等专业课程，掌握了扎实的理论基础。参与了多项科研项目，培养了较强的问题分析和解决能力。

• 负责智能运维算法的研究与开发，优化系统性能，降低运维成本。
• 运用机器学习算法，对系统日志进行分析，预测潜在故障，准确率提升至85%以上。
• 与团队协作，完成算法模型的部署与上线，保障系统稳定运行。

• 主导智能运维算法平台的搭建，提高开发效率30%。
• 针对海量数据，设计高效的数据处理算法，降低数据存储成本20%。
• 持续优化算法模型，提升系统自动化运维水平，减少人工干预50%。

• 项目背景：随着业务规模扩大，系统运维复杂度急剧增加，传统运维方式效率低下。
• 项目内容：运用深度学习算法，构建智能故障诊断模型。通过对历史故障数据的分析，提取关键特征，训练模型。模型上线后，故障诊断时间从平均30分钟缩短至5分钟以内，准确率达到90%。
• 项目成果：为公司节省大量运维人力成本，提高了系统的可用性和稳定性。

• 项目背景：公司业务快速发展，服务器资源利用率不均衡，造成资源浪费和性能瓶颈。
• 项目内容：设计资源智能调度算法，基于实时负载数据和历史使用情况，动态调整服务器资源分配。算法实施后，资源利用率提高了25%，系统响应时间降低了15%。
• 项目成果：优化了资源配置，提升了系统整体性能，为业务增长提供了有力支持。