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4年工作经验，目前为担任某基因检测公司的信息部门主管，日常工作：开发行业配套自动化系统，研发高性能计算算法，云计算，人工智能的应用。
1. 编程语言：精通Python，R，Perl；熟练掌握C，C++，Java；熟练掌握html，javascript，css前端三件套。
2. 技术栈：精通Django网页后端框架，Vue3，Bootstrap，Element-UI-Plus等框架。
3. 爬虫技能：具备较为丰富的爬虫程序开发经验，为多个客户完成交付定制化的爬虫项目；
4. 人工智能：具备深度学习模型训练能力，人工智能模型使用能力，多次参与国内外人工智能大赛并取得较高名次，能够完成基本的机器学习类项目；
5. 程序自动化：曾帮助公司从零构建信息分析体系，帮助多个部门提升工作效率，以较低的人力成本，完成复杂繁琐的工作内容，开发数据分析程序，搭建轻代码平台，让不具备编程能力的小伙伴也能完成基本的数据分析。
6. 产品思维：开发行业类的前沿产品，组建产品线和产品组合，具备完善的产品开发和运维等思维能力。
1. 测序信息分析系统：该平台拥有用户登录管理，权限管理，项目分析线上投递，任务信息管理，结果查询与下载，结果审核与报告出具，信息数据统计， 服务器资源监控及预警提示等功能，同时，后端还开发了队列控制系统（Queue Control System, QCS） 和智能分析流程（Intelligent Analysis Process，IAP），实现一体化项目数据的快速分析, 便捷式管理, 样本审核和报告生成；
2. 汽车之家口碑评论爬虫程序：基于汽车之家网站的爬虫程序，用户可输入汽车品牌名（如：奔驰），获取该汽车品牌名旗下所有型号汽车的基本信息，包括综合口碑评分，空间，驾驶感受，油耗，外观，内饰，性价比，配置，操控，舒适性，智能化，评论标题，评论具体内容，评论时间，查看人数，好评数，评论数，车型，购买目的等信息，将上述信息汇总到EXCEL表中，并进行数据统计；
3. 报告文档自动化程序开发：将超过5万例样本数据下的56个字段进行数据统计，并根据样本类型，划分单位机构，完成共20种word文档类型的自动化渲染和生成，并转为pdf。程序实现后，直接一键生成所有单位的统计指标表，以及报告文档，程序打包成exe可执行文件，可供后续人员反复使用；
4. 基于深度学习的线上商城用户购买倾向预测：基于深度学习神经网络，搭建了具有用户的38个特征字段的“用户购买倾向预测模型”； 过程全程对所有客户信息进行脱敏处理，标准化，并实现对不同信息的相关性分析； 准确率达到99%，帮助客户实现对用户是否下单购买的有效预测；
其他：医学生物类数据可视化，大型医疗数据信息处理匹配，量化交易等
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