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专业技能
精通机器学习算法（如LSTM、全连接神经网络）与深度学习框架；熟练掌握Python/Scala编程语言，具备复杂数据建模与算法开发能力；精通Hadoop生态体系（Hive SQL、Spark Streaming）及分布式计算框架；熟悉GBase数据库与实时数据处理技术；具备网络爬虫（Scrapy/Selenium）与Linux系统运维能力；擅长数据特征工程与模型调优
工作履历（脱敏处理）
长期从事大数据分析与机器学习算法研发工作，主导多个行业智能预测系统开发。核心成果包括：1）构建零售企业智能预测系统，通过时序分析与特征工程提升销售预测准确率25%；2）设计轨道交通客流预测方案，采用LSTM与全连接神经网络实现多维度数据融合分析，成功预测未来7日客流趋势；3）开发实时数据处理平台，基于Spark Streaming实现日均10亿条数据的实时分析与预警。擅长复杂业务场景下的算法选型与系统架构设计，具备从数据采集、模型训练到生产部署的全流程开发能力。
项目经验（脱敏处理）
轨道交通客流预测系统开发：基于多源异构数据构建智能预测模型。技术实现包括：1）采用Hive SQL对历史客流数据进行特征提取，构建包含时间、天气、节假日等维度的特征矩阵；2）基于Spark构建LSTM神经网络模型，通过滑动窗口技术处理时序数据，实现未来7日客流预测；3）设计动态修正机制，利用全连接神经网络结合实时天气数据对预测结果进行修正；4）开发分布式特征工程模块，处理TB级数据并实现特征标准化。项目难点在于多维度数据对齐与模型泛化能力提升，通过引入注意力机制与特征加权策略，最终使预测准确率提升至92.7%。
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