我专注于机器学习与深度学习在时间序列领域的应用开发，尤其深耕异常检测及预测任务，涵盖单点预测与序列预测场景，能基于时序特性构建高效模型解决业务痛点。同时，精通网络爬虫技术，可灵活应对反爬机制，实现多源数据的稳定采集与清洗。在NLP方向，熟练掌握文本分类、情感分析、信息抽取等常规应用开发，能快速落地语义理解相关功能。三大技能相互协同，既保障数据获取的全面性，又能通过智能算法挖掘时序规律与文本价值，为复杂业务问题提供从数据采集到智能分析的端到端解决方案，助力提升决策效率与系统智能化水平。

项目经验一：App/小程序共性用户操作行为识别（2018.9-2022.5）
项目经验二：CPS/ICS多变量时间序列的异常检测 （2022.5-2024.10）
项目经验三：舆情监控系统（2015.9-2018.3）