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项目介绍：面向 A 股投研验证场景，从 0 到 1 建设 AI 投研、AI 自动回测与 AI 机会发现能力；坚持 LLM 仅输出受约束的 JSON/DSL，回答与结论可追溯。
工作内容：
1. 构建研报 RAG 流水线：PDF 上传与解析、智能切片、Embedding、ChromaDB 入库，实现研报知识的异步处理与向量化检索。
2. 实现 Query Understanding 与宽召回 + Rerank 策略，融合关键词和向量检索，并按风险、业绩、投资建议等 Facet 分类召回，提高复杂投研问题的相关性。
3. 开发 AI 投研多轮对话服务，支持会话持久化与追问上下文拼接，回答携带 source_id、page、chunk_id 等引用信息，便于核验和溯源。
4. 实现 AI 自动回测编译链路：自然语言 → StrategySpec JSON → Pydantic 校验 → 本地策略编译与回测；禁止 exec/eval，使用能力清单约束模型边界。
5. 设计多 Agent 机会发现流程，由 Ideator、Skeptic、Synthesizer、Evaluator、RiskReviewer 分工生成并审查假设，再转为可回测策略进行验证。
项目介绍：探索并落地“AI 辅助编程 + AIGC 美术”的全链路研发模式，从 0 到 1 独立完成游戏底层架构、核心玩法开发以及工程化美术资产的产出。
工作内容：
1. 利用 Google AI Studio 与 Codex Agent 进行 AI 结对编程，辅助编写 Godot 引擎的核心业务逻辑与游戏玩法代码，大幅提升单人研发效率与代码质量。
2. 搭建高可用的 AIGC 美术资产管线，通过深度调优 Prompt（提示词），使用 Nano Banana ， GPT Images2，comfyUI 图像模型高效生成游戏原画、场景与 UI 元素。
3. 负责 AI 资产的后期精加工与工程化落地，结合 Photoshop 对生成的图像素材进行精修、瑕疵修复与精准切图，确保无缝接入 Godot 引擎使用。
项目介绍：负责 A 股二级市场权益类交易执行与策略研究开发。
工作内容：
1. 负责多源金融数据（全市场量价数据、基本面财务数据）的自动化采集、清洗与标准化，建立并维护本地金融数据库，保障高质量的数据源供给。
2. 使用 Python 搭建回测框架，将交易逻辑转化为算法代码，实现多因子选股与动量策略的历史回测与参数寻优。
3. 开发包含行情预警、信号生成的辅助交易工具，并对接 API 实现部分策略信号的自动化推送，大幅提升了交易执行效率与纪律性。
4. 结合自身多年的盘感与交易经验，不断迭代系统底层逻辑，实现“数据获取-策略回测-实盘模拟-信号输出”的完整业务闭环。
项目介绍：对接各券商的期权柜台系统，异常交易监控平台
工作内容：
1. 负责对接大型券商的期权柜台产品前端系统开发，深入理解期权交易规则，保障金融交易界面的数据准确性与高可用性。
2. 参与开发并持续维护日常期权盯市系统及深市期权柜台系统，优化前端渲染性能，有效处理并展示海量、高频的实时推流行情数据。
3. 主导期权异常交易监控系统的前端模块，确保系统在极端波动行情下的稳定运行与快速响应。
项目介绍：面向用户的移动端互动娱乐平台，涵盖 PC Web 端与移动端（H5）的跨平台交互展示，以及高安全要求的核心交易/结算中台前端。
工作内容：
1. 负责核心产品线的跨端前端研发（覆盖 PC Web 与移动端 H5），针对各类移动设备机型与不同浏览器内核进行深度兼容性适配，确保跨端用户体验的高度一致。
2. 独立承担核心业务链路中的“资产/收银台/结算中心”前端模块开发。对接多渠道第三方接口，通过前端加密与严格的状态校验，保障高并发场景下资金与数据交互的安全性与稳定性。
3. 负责各渠道获客落地页、分发下载页及高并发活动页的响应式开发。运用资源懒加载、代码压缩等前端优化手段大幅缩短首屏渲染时间，有效提升 C 端用户的访问转化率。