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专业技能
精通Python数据处理（包括网络爬虫、文件系统操作、批量并行处理脚本开发），掌握TensorFlow 2.x框架深度应用，具备模型架构设计、训练优化及模型创新能力。熟悉强化学习算法设计与实现，能够针对特定任务构建Q-learning、DQN等算法框架。具备医学图像处理、气象建模及金融时序预测等跨领域深度学习项目经验。
工作履历（脱敏处理）
专注于深度学习算法研发与工程化落地，主导完成多个跨领域项目。在医学图像分析领域，设计基于U-Net的图像分割模型，解决超声图像噪声干扰问题，提升分割精度12%。开发气象短临降雨预测系统，融合图像回归与分割技术，实现72小时降雨量预测准确率提升至85%。构建股票预测模型，通过特征工程与神经网络优化，实现多周期分类与回归任务的综合预测效果。持续优化强化学习框架，针对复杂任务设计奖励函数与探索策略，提升算法收敛效率。
项目经验（脱敏处理）
1. 医学图像分割系统开发：基于U-Net架构设计图像分割模型，解决超声图像噪声干扰问题，采用数据增强与迁移学习技术提升模型泛化能力，相关成果发表于SCI一区期刊（在投）。2. 气象短临降雨预测模型：构建融合图像回归与分割技术的预测系统，通过多尺度特征提取与时空建模提升预测精度，成果发表于SCI三区及EI会议。3. 股票预测模型研发：开发从数据采集到模型部署的完整流程，采用LSTM与Transformer混合架构处理时序数据，实现多周期分类与回归任务的综合预测效果，持续优化模型泛化能力。
驻场外包优势
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