AI工程师 | 智能算法设计与应用专家
专注于机器学习、深度学习及物联网（IoT）技术融合创新，致力于通过AI算法优化设备管理、故障预测与工业智能化场景落地，助力企业实现降本增效。

核心技能
算法开发：精通Python/C++，熟练使用TensorFlow/PyTorch框架，擅长时序数据分析、计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）及强化学习模型设计
IoT系统集成：熟悉边缘计算、传感器数据融合，具备ROS、MQTT等物联网协议开发经验
工程落地：主导过从数据清洗、特征工程到模型部署（Docker/K8s）的全流程AI项目
行业深耕：在设备故障预测（PHM）、智能巡检、能耗优化等领域有5+个成熟落地案例

自我评价
“以解决真实场景问题为驱动，追求算法精度与工程可行性的平衡点。持续关注AIoT前沿技术，擅长跨团队协作推动技术商业化落地。”

项目经验
1. 工业设备智能诊断系统（2022-2023）
研发多传感器融合的LSTM-Attention模型，实现设备异常检测准确率98.2%
设计轻量化模型部署方案，推理速度提升40%，适配边缘计算终端

2. 商业综合体能耗优化AI平台（2021-2022）
构建基于强化学习的HVAC系统动态调控算法，降低建筑能耗22%
开发可视化决策大屏，集成设备状态、环境数据与节能建议模块