精通数据分析全链路(Python/SQL/Tableau)及机器学习建模(XGBoost/LightGBM),具备TB级数据治理与商业洞察转化能力。专长金融风控模型开发(KS>0.4)、CV/NLP算法落地(YOLOv5/BERT微调),主导过推荐系统从特征工程至Docker API部署的全流程优化(QPS提升5倍)。深度融合大模型技术栈(LangChain/RAG),成功部署企业级GPT-4智能问答系统。擅长通过AB实验与时间序列预测驱动业务增长,一年累计创造商业价值超100万元。掌握Spark分布式计算框架,持续追踪arXiv前沿论文,确保技术方案兼具创新性与工程可行性。
**金融风控系统**:主导LightGBM+图神经网络反欺诈模型开发,将KS值提升至0.42,年止损超2400万元;
**电商推荐引擎**:通过Spark重构特征流水线及TensorRT加速BERT模型,实现QPS 650(提升5.4倍),带动双十一GMV增长1.2亿;
**工业知识引擎**:基于LangChain+RAG架构微调GPT-4,整合20年维修数据,故障诊断准确率达91%,年降本670万。三大项目覆盖金融/电商/工业高价值场景,技术方案兼具创新性与工程落地性,累计创造直接商业收益超4270万元。**