精通 Java 后端开发与 Python 数据处理技术,熟练运用 SpringBoot、MyBatis 等主流框架搭建服务;深耕智能问数相关技术栈,熟练使用 HanLP 做金融领域 NLP 分词、实体抽取与问句解析,依托 Neo4j 构建指标知识图谱,梳理指标、数据表、业务维度关联关系;熟练使用 Milvus 向量数据库完成问句向量化、相似案例检索;精通 Cube.js 框架与 MQL 指标查询语法,可自动解析自然语言并生成查询语句,对接 Doris、Hive 数据仓库。熟悉 Jenkins 自动化打包部署、接口调试与需求落地,了解大数据数仓分层规范,能够结合银行业务完成需求拆解、方案设计与问题落地优化,兼具技术落地与业务梳理的顾问能力。
主导银行企业级智能问数平台全链路研发,基于 Cube.js、HanLP、Neo4j、Milvus 搭建自然语言查数体系,替代传统人工提数工单。使用 HanLP 定制银行领域分词词典,抽取指标、维度、时间等查询要素;依托 Neo4j 构建指标知识图谱,完成业务术语、数据表、指标口径关联映射;通过 Milvus 向量库存储历史问句与查询模板,优化语义匹配精度。依托 Cube.js 实现指标 MQL 自动生成,对接 Hive、Doris 数仓。项目落地后业务人员自助查数覆盖率达 91%,大幅减少数据开发提数工作量,缩减报表取数耗时 70%,支撑全行零售、风控多部门日常数据自助查询。
智能问数 = 自然语言→指标查询→数据结果 + 可视化,面向银行风控、零售、运营、财务人员,告别提数工单、不用写 SQL,一句话查全行指标(存款、贷款、客户、风控、监管报表)。
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