2019.04-2019.06 奇智研报 算法工程师
项目描述：奇智研报每天采集最新的几千篇研究报告，采用最新的机器学习框架，从研报中解析语义信息，建立证券行业的知识图谱，从国家、地区、行业、领域、个股等维度分析经济走势,并通过验证分析师过往研报与实际股票走势的相似关系，判断分析师和券商的预测准确率，给投资人推荐最合适的研报、分析师和券商。
项目职责：1、研报相关数据清洗。从各个网站爬取的研报信息，转换保留必要字段，清洗后存入数据库。从证券业协会爬取证券机构和分析员信息，清洗并和研报内容映射存入数据库。2、为研报打标签，主要为行业标签，周期标签等。通过不同的策略提取不同类型研报的行业标签，周期标签等，主要采用关键字算法（手动打标获取关键字），并通过获取个股公司所属行业提高召回率，行业标签召回率达到90%以上，周期召回率30%以上，基本覆盖全面。 3、实现研报冷启动推荐功能。在没有大量用户行为记录时，采用相似度算法进行冷启动推荐。主要为通过用户注册时填写的基本信息，构建用户画像，通过研报多个维度的值构建研报画像（如所属行业，标题关键词等）。用户的浏览的研报作为补充加入用户画像，最后通过计算用户与热度高的研报的相似度，实现推荐。完成实时推荐系统，通过调整各个维度特征的系数优化推荐效果。4、实现实时推荐机制。项目初期，每次推荐列表请求，判断用户画像是否发生改变（用户行为和用户主要资料），当发生改变时重新计算推荐列表。通过过滤历史不重要研报，缓存部分数据，实现每次请求时间低于1s。项目后期，后台运行推荐脚本，定时计算用户推荐列表，推入数据库，实现推荐列表每次请求低于0.1s。
项目业绩：奇智研报平台上线，推荐功能正常运作。

2018.11-2019.03 玛氏智能补货平台 全栈工程师
项目描述：该项目是玛氏中国为其下游经销商开发的一款具有人工智能算法的自动补货系统，用以提高订单满足率，降低货损率。结合销量预测和运筹学补货实现智能补货功能，降低工作人员手动补货工作量，并更好维持经销商库存水平，降低成本。
项目职责：1、负责制定项目工程化开发计划（包含用户权限管理模块，平台数据管理模块，智能补货交互模块）2、前端页面与交互功能实现。3、后端数据表设计与整体架构。4、销量预测模型与智能补货模型功能接入平台，实现算法工程化。（销量预测模型，基于历史销量数据，通过机器学习算法预测未来多周的销量。智能补货模型，基于多种库存数据，策略数据，预测销量数据，通过运筹学给出补货建议）
5、保证平台的正确性和稳定性。6、完成客户提出的迭代需求。7、智能补货系统软著
项目业绩：项目按期研发建成，成都东万丰和天津东辉经销商如期上线。
2017.08-2018.06 MO机器学习平台 全栈工程师
项目描述：根据公司业务需要，该项目是为搭建一个完整的机器学习应用生态圈的开放学习平台，项目内容包括：需求的提出、模型的训练、模型的组装、模型应用的部署和使用。项目采用类似stackoverflow的机制实现需求讨论、点赞、收藏等， 并使用第三方推送将消息和回答的实时动态推送到网站和手机端；
自定义的JupyterLab工作台，用户可以通过点击模块列表进行训练和预测；通过openfaas实现一键部署功能，并生成网站前端和手机端应用。
项目职责：1、负责制定项目整体开发规划，合理管控开发进度及质量，并组织技术攻关。
2、openfaas实现一键部署功能，并成功运行在网站前端、手机端应用。
3、负责为搭建模型提供spark开发环境、hyperopt贝叶斯超参数调优的功能。
4、独立完成iOS及Android手机端应用开发，实现手机端语音聊天机器人主要功能。
项目业绩：项目按期研发建成，并成功上线运行。
2016.12-2017.07 动力环境监控系统平台 全栈工程师
项目描述：根据公司业务需要，该平台是对传感器收集上来的数据进行展示、监控及分析。包含实时监控（对各个局站的传感器进行分层级监测，及告警自动化监测）、设备设置控制、工单管理、资源管理、消息管理、数据分析等；前端界面使用antdesign，使用其表格组件实现资源管理模块的展示。
项目职责：1、负责平台前后端内容研发全过程，主导初期技术选型，主要需求内容。
2、负责平台实时监控部分开发内容，包括前端图形化展示，使用d3及ECharts进行数据结果的可视化
3、资源管理，设备设置控制和工单管理的网站前后端所有内容
4、手机端全部内容包含工单告警预警闭环；资源管理监控；iOS, Android适配； 极光推送接入，声网视频通话接入
5、负责研发实现设备设置控制与底端设备通讯接口、设备设置控制的回滚功能。
6、负责研发告警维护工单闭环管理系统、Android及iOS手机端应用开发。
项目业绩：项目按期研发建成，并在省电信版本、中小型政府企业版本成功上线运行。