个人介绍：数据分析工程师，深度学习，机器学习开发，热衷于数据分析和数据科学，寻求数据分析工程师职位，以利用数据驱动的决策来推动业务增长和效率提升。 - 负责数据收集、清洗、分析和可视化，以提供有关业务绩效的见解。 - 使用Python和SQL编写数据查询和脚本，自动化数据处理流程，提高效率。 - 开发和维护数据仓库，确保数据的及时可用性和准确性。 - 与跨职能团队合作，制定数据需求，为业务提供支持。 - 使用机器学习算法和统计分析方法进行数据建模，以预测趋势和提出改进建议。 数据分析工具：Python, R, SQL - 数据库管理：MySQL - 统计分析和机器学习：Pandas, Scikit-Learn, TensorFlow - 统计分析：假设检验、回归分析、时间序列分析

项目经验：销售预测模型优化： 在上一份工作中，我带领一个团队，通过分析历史销售数据和市场趋势，开发了一个销售预测模型。通过使用时间序列分析和机器学习算法，我们不仅成功提高了预测准确度，还将错误率降低了30%以上。这个项目对于准确库存管理和优化供应链运营产生了巨大影响，使公司能够更好地满足客户需求，提高了客户满意度。

个人介绍：1、负责公司私有云平台架构设计（ vmware虚拟化）和运维工作，设计私有云基线、平台运维规范、资源交付文档、平台资源自动化交付流程设计，指导L2团队处理日常问题，创建知识库分享日常case处理思路。 2、负责公司基础设施项目(服务器、存储相关)实施以及运维工作，项目实施标准/流程设定，硬件性 能优化 3、硬件设备选型，硬件生命周期管理设计，硬件平台设计 4、私有云和物理硬件监控指标开发以及运营报表输出

项目经验：硬件平台搭建 2023/04-至今 背景：公司的所有服务器硬件未有一个统一的管理平台进行管理 目标：完成所有的服务器信息收集、监控、整体硬件和配件的生命周期流程。 概述：公司发展过程中，需要使用统一管理平台对物理硬件进行管理，前期使用的是各厂家提供的开源工具平台进行管理，随着品牌多样化以及硬件环境的复杂性，采用自开发工具功能对硬件设备进行管控。 难点：不同的服务器硬件协议、配置、oid、mib库都不一样，部分厂商需要单独参考厂商文档进行 数据采集，服务器代差较大，部分服务器BMC、bios、固件版本需要统一进行升级 解决方案：使用redfish对不同品牌供应商服务器数据进行采集，后统一收集按功能展示数据 SOC项目基础环境搭建与迁移 2021/12-2022/08 背景：公司成立芯片部门需要搭建一套独立的基础环境 目标：独立的物理基础环境需要满足业务网络、存储以及计算上的要求。 概述：芯片部门初创需要搭建一套虚拟化环境以及50台服务器用于高性能计算和编译工作，后续第 二年因为业务大量扩张，且机房限制，需要统一搬迁至新的idc机房，并且新增130多台物理以及两套 存储用于业务扩展。 难点：业务需要比较紧急，搬迁时为尽量减少对业务影响，一天内将搬迁、业务恢复工作完成，虚 拟化为vsan环境，搬迁需要修改网络，影响存储数据，恢复存储正常使用比较复杂。 解决方案：为解决芯片部门新业务的紧急需求，提前沟通好多家供应商，规划好实施以及部署方 案；为减少搬迁时的影响，提前做好物理规划，布线以及网络沟通；虚拟化环境的搬迁，提前规划 好存储网络，搬迁之前修改好存储网络，搬迁之后恢复存储正常读写 ovirt虚拟化平台硬件环境搭建 2019/07-2020/01 背景：当时公司资金短缺，需要将公有云虚拟机下云节省开支 目标：利用之前未在使用的硬件，短时间内搭建一套硬件环境用于部署ovirt虚拟化 概述：当时处于公司开源节流的状态，正好有一套物理资源160个物理节点， 10个存储节点资源未在 使用，从而计划使用这一套物理设备搭建虚拟化环境将公有云虚拟机下云。 难点：此项目由多个难点，一为所有设备包括线材皆为利旧，对于线路连线需要细致打算， 二是设备为高 密节点，规则非常规且设备原厂支持较为困难，需要根据平台需求需要调整计算节点合理利用资源。 三为时间紧迫，需要尽快进行公有云下云动作。 解决方法，第一和第二问题，需要整理所有线材和计算节点，并计算所有链路所需线材长度，尽可能 保证业务可用和机柜整洁性，第三个问题，合理安排供应商时间以及做好实施规划

个人介绍：1、熟悉 VS、PyCharm 等软件开发平台，C#、C++、Python 开发语言。2、了解 Halcon、OpenCV 图像处理算法库、相 机标定，以及常见的数字图像处理算法原理，了解数据结构与算法。3、了解常用的串口、总线通讯方式，研华运动控制卡及 I/O 卡、 工业相机的使用。4、熟悉 Solidworks、AtuoCAD 工程制图软件。

项目经验：1、参与国家重点研发专项-高温硅压力传感器封装设备研制(2018YFB2002903/04)。项目中采用了上下双显微视觉对传感器压力芯 片与固定管座的特征识别和定位，最终实现自动化点胶装配。具体工作内容如下： （1）参与双目显微视觉系统硬件选型和打光效果评估； （2）采用九点标定法实现了单目相机内外参数的标定，以及设计了特用于本项目双显微视觉坐标映射关系标定的的高精度标定板， 通过标定板上两个 Mark 区域内的标定点组所具有的恒定距离和平行关系。（3）使用 Halcon 联合 C#进行零件识别算法开发和上位软件的编写；压力芯片的识别通过基于形状的模板匹配方法进行初定位， 然后采用霍夫圆检测算法在参数空间内找到最为合适的圆心坐标，最后，对边缘进行最小二乘直线拟合，计算出压力芯片的中心坐 标和旋转角度，以辅助拟合出极差工况下未识别出的圆心坐标，并对识别效果进行评判。固定管座上的金属引脚较好识别，其在 R 空间下的灰度直方图中具有较好的波峰，只需将其进行 RGB 通道分解然后简单阈值分割后进行圆拟合即可。 2、参与华为校企合作项目微夹持器的研发，项目期间主要负责通过串口通讯以获取下位反馈信息，并进行上位可视化软件编写。 3、参与二维伺服转台上位控制软件的编写，其中转台各轴基于 CANOpen 总线控制方式，涉及通讯方式有 RS422、Socket 等。 在以上项目中独立完成了 C# Winform 界面开发，掌握了常用的串口通讯、总线控制方法。 4、参与国家重点研发专项-微型高性能加速度传感器封装系统研制(2021YFB3201503)。项目中同样采用了上下双显微视觉对石英振 梁与石英摆片的特征识别和定位，最终实现自动化键合装配。项目前期参与了硬件选型、打光评估以及视觉系统标定研究，使用 OpenCV 联合 C++进行零件识别算法开发。采用了 Canny 亚像素边缘检测算子和多项式插值方法进行了石英振梁高精度边缘识别， 由于玻璃透光以及反光等诸多因素影响，导致边缘灰度梯度较小，通过指数变换可有效提高高灰度级的对比度，从而增强识别效果。

个人介绍：爬虫，数据抓取，自动化测试，功能测试，性能测试，压力测试，安全测试等 Selenium：pc自动化测试框架，也可作为爬虫工具 Scrapy：python爬虫框架 Appium：app自动化测试框架 Jmeter：性能测试工具 Fiddler，Charles：抓包工具 mysql：数据库

项目经验：搜房网app自动化测试，性能测试，压力测试 异乡好居pc，app，后台等自动化测试，性能测试，压力测试，外网数据抓取 国内外网站数据抓取等

个人介绍：对Java、C有一定低中等级程度的了解，较为熟悉python, 在爬虫方面学过scrapy框架，有过移动端爬虫的经验。前端较为熟悉html、CSS、JS，接触过jQuery，boostrap, Vue

项目经验：自己编写过一些小的项目，比如基于flask框架的较为简单的web网站，自己负责前端和后端的交互，效果的呈现等方面。对于实际运行的web开发没有参与经验。