个人优势
- 具备扎实的机器学习和深度学习基础，擅长特征工程和模型优化
- 逻辑思维能力强，善于将复杂问题简化,寻找问题本质
- 对算法研发充满热情，享受用技术解决实际问题的成就感
- 具备完整的项目开发经验，从需求分析到部署上线全流程实践
专业技能
机器学习与深度学习
- 熟练掌握特征工程方法：特征衍生、特征选择（Filter/Wrapper方法）、目标编码等
- 熟悉模型融合技术：Stacking、分段建模等集成学习方法
- 了解深度学习原理：RNN、CNN、Transformer架构
大语言模型应用
- 熟悉LLM提示工程（Prompt Engineering），擅长利用COT等技术激发模型能力
- 熟练使用LangChain框架进行应用开发
- 具备模型部署经验：在Linux（Ubuntu）环境使用vLLM进行并发部署和模型微调
- 了解MCP（Model Context Protocol）应用
编程与开发
- 熟练使用Python、TypeScript
- 熟悉数据分析与可视化：Pandas、Seaborn等工具
- 了解多线程、多进程并发编程
- 熟悉Docker容器化部署
- 了解AST、LSP等代码分析技术
算法与数据结构
- 熟悉A*算法、K-means聚类、遗传算法等经典算法
- 具备RAG（检索增强生成）和知识图谱应用经验
项目经历
Kaggle竞赛：Elo商户类别推荐预测（在校项目）
项目描述：基于Kaggle平台的机器学习竞赛，使用约300万条匿名信用卡交易记录数据集，通过特征工程和机器学习建模，构建客户忠诚度预测模型。
核心技术
- 数据质量保障：数据正确性校验、一致性探索（Seaborn可视化分析）
- 特征工程：业务驱动的特征衍生策略、交叉组合特征、数据重编码、时序特征构建
- 分组统计特征、目标编码、NLP特征提取
- 特征选择：Filter方法和Wrapper方法结合
- 模型融合：采用级联Stacking方法提升预测性能
项目成果
- 竞赛成绩排名前0.3%
Kaggle竞赛：JPX东京股票收益预测（在校项目）
项目描述：基于东京证券交易所历史数据，建立时间序列预测模型预测未来14天股票收益率，以风险调整后的夏普比率作为评估指标。
核心技术
- 数据预处理：数据校验、基于业务背景的缺失值填补
- 多维时序特征工程：历史平移和收益率增长特征、窗口统计特征
- 指数加权移动平均（EWMA）、差异特征、对数收益、滚动标准差、K线形态特征
- 创新建模策略：按股票类别分组建模，每组股票使用独立模型预测
- 多套特征工程方法生成多模型集成，封装为统一预测类
项目成果
- 夏普比率得分：0.473（第一名：0.381，得分越高也好！！！）
- 借鉴竞赛优秀方案并实现效果提升
电路板自动布线系统
项目描述：设计并实现PCB自动布线算法，将同一网络的焊盘智能连接，替代传统人工布线方式。
核心技术
- 路径规划：基于A*算法的最优路径搜索
- 优化算法：K-means聚类优化布线策略
- 工程化部署：Docker容器化部署
项目成果
- 性能优势：布通率从98.5%提升到99.8%，运行时间从15分钟缩短到10分钟
- 资源优化：内存占用与过孔数量同时存在小幅度优化
- 效率提升：大幅减少手动布线耗时
电路板自动布局系统
项目描述：实现电子元器件智能布局算法，根据信号完整性、布线便利性等约束条件优化元器件摆放位置。
核心技术
- 布局算法：推挤算法、收缩算法
- 智能优化：遗传算法实现全局最优布局（核心算法）
项目成果
- 性能水平：公司内部测试中性能仅次于业界标杆PADS的自动布局
- 效率提升：显著减少手动布局时间成本
文生原理图系统
项目描述：基于大语言模型的智能原理图生成系统，用户通过自然语言描述需求即可生成可下单的电路原理图。
核心技术
- LLM应用：Prompt工程 + 链式思维（COT）
- 协议集成：MCP（Model Context Protocol）
- 数据管理：MySQL数据提取、持久化和检索
- 框架应用：LangChain应用开发框架
项目成果
- 简单场景（10-20个器件）：80%准确率完成器件选型
- 复杂场景：70%概率完成所有芯片选型
- 应用价值：大幅提升原理图设计效率
项目分析助手
项目描述：代码智能分析工具，自动为项目添加注释、生成架构文档和详细说明文档，并支持项目知识问答。
核心技术
- 代码解析：抽象语法树（AST）分析
- 语言服务：语言服务器协议（LSP）集成
- 知识检索：基于知识图谱的RAG（检索增强生成）
项目成果
- 解决痛点：解决历史遗留代码难以理解的问题
- 降本增效：大幅降低项目交接和维护成本
- 知识沉淀：实现项目知识的结构化管理和智能问答
自我评价
我是一名对算法工程充满激情的开发者，具备扎实的机器学习理论基础和丰富的项目实践经验。在Kaggle竞赛中取得优异成绩，在工业项目中实现了多个核心算法模块的从0到1开发。善于将复杂问题简化，寻找问题的本质和最优解决方案。期待加入贵司，将技术转化为实际价值。