技术栈：Java 体系（Spring Boot / Spring Cloud、MyBatis）与 Python 双栈并行，前端覆盖 Vue、uni-app 与 Android 原生；数据库 MySQL / Oracle / Redis，部署侧熟悉 Linux、Docker、Git 与 CI 流水线。AI 方向做过本地大模型部署（Ollama / vLLM）、RAG 知识库与智能体流程编排。

擅长场景：政企信息化系统从 0 到 1（环保监测、税务征管、制造执行）；遗留系统改造与性能优化；多厂商多系统接口打通与数据治理；项目从技术方案、招投标到验收回款的全流程管理；把 AI 能力嵌进既有业务系统，而不另起一套。

解决问题：需求模糊、工期压缩、多方接口对不齐，是三类最容易导致项目延期的场景。我的做法是用范围冻结、WBS 拆解、关键路径与风险台账把不确定性提前暴露；性能问题按链路分段定位、不靠猜；同时能给出技术方案判断与工作量估算，避免排期只凭感觉。

环保监测数据平台（千万级）：负责整体交付，统筹客户、监理、硬件厂商与开发团队，梳理 20 余类数据接入标准，制定三级计划与接口冻结节点，按期上线并通过省级验收，报表生成由小时级降到分钟级。

税务征管系统升级：项目管理兼技术负责人，主导历史数据迁移演练与分批切换方案，实现业务零中断升级，上线后申报处理能力明显提升。

制造执行与供应链协同（日系客户）：按日方需求规格书、设计书、测试报告规范组织交付，协调生产、品保、IT 三方，按期验收，账实一致率显著提升。