金融核心系统云原生重构与迁移（某全国性银行）
主导传统IDC核心交易系统向阿里云全栈迁移与微服务化改造。通过领域驱动设计拆分12个业务域，采用Spring Cloud Alibaba+Istio构建服务网格，数据库迁移至PolarDB并实施读写分离与分库分表；设计双写校验、灰度发布及全链路压测方案，保障迁移过程零业务中断。基于Terraform实现基础设施即代码，支持测试/生产环境分钟级部署。项目历时8个月，系统峰值TPS提升300%，资源弹性伸缩响应<5分钟，年运维成本降低45%，顺利通过金融行业等保三级认证，为后续智能风控模块集成奠定高可用架构基础。
智能制造大数据平台与预测性维护（某高端制造集团）
针对设备非计划停机痛点，构建工业级数据平台：整合2000+台IoT设备（日均10亿条消息），基于Kafka+Flink实现实时流处理（异常检测、窗口计算），HDFS+Hive搭建离线数仓；运用PyTorch开发LSTM时序预测模型，对数控机床主轴等关键部件进行故障预警（交叉验证准确率91.5%）。设计Grafana可视化运维大屏，集成企业微信告警，并建立数据质量治理与模型持续训练机制。上线后设备停机时间减少37%，维护工单精准度提升50%，年节约成本超1200万元，获集团技术创新一等奖，成为行业数字化转型标杆案例。
医疗影像AI辅助诊断系统（多家三甲医院合作）
聚焦肺部CT结节检测场景，主导符合NMPA二类医疗器械认证要求的系统落地。采用联邦学习框架（FATE）实现跨医院“数据可用不可见”的联合建模，优化3D ResNet网络融合注意力机制，多中心验证敏感度达94.2%；系统基于Kubernetes容器化部署，严格遵循DICOM标准无缝对接PACS，嵌入医生工作流。全程负责算法验证、临床试验及认证文档，获医疗器械软件注册证。应用后单例阅片时间由8分钟缩短至4.5分钟，漏诊率降低18%，累计辅助诊断超12万例，显著提升诊疗效率与临床可信度。