经历 / 精选时间线
一条关于系统、约束与交付的时间线。
我的经历连接工业机器学习、数据驱动的结构优化与企业软件流程。
01
职业经历
德国德累斯顿
工业测量技术企业 · 已脱敏
实习生 · 数据科学与软件开发
- 背景
- 面向工业传感器高频时序信号的数据处理、分析与模型交付。
- 职责
- 为最长 5.6 亿采样点的记录构建可交互、可恢复的桌面工作流；工具支持 1–8 对信号，总设计容量为 44.8 亿采样点。分块访问与降采样在 Profile 中显示性能提升 70%。
- 将规则预筛选升级为量化 TCN-AE 预筛选，每条信号仅约 5% 的片段需要人工修正，标注效率提升约 60%。
- 实现 FCN、CNN-BiLSTM 分类、分割与异常检测路径：平衡测试集准确率 98%，客户测量数据为 94%–96%；量化后模型级 CPU 推理耗时降低 50%，精度无明显下降。
- 分类接口已上线；分割与异常检测仅在测试环境。模型输出概率长期接近类别均分的问题追溯到客户信号与训练数据的单位／尺度不一致。
- 技术
- Python
- PyTorch
- Polars
- PyQt
- PyQtGraph
- TorchScript
- 影响
- 把难以直接检查的大规模记录转化为可用的标注与预筛选流程，同时保留工程师的最终解释权。
德国德累斯顿
德累斯顿工业大学混凝土结构研究所
科研助理 · 数据驱动结构优化
- 背景
- 面向工程约束下的海上风电基础结构与桥跨布置，研究数据驱动的设计方法。
- 职责
- 在交互式应用中连接合成数据、预测模型、结构仿真和多目标搜索。
- 把桥跨布置重构为序列决策，并构建 Greedy、Beam-DP 与强化学习求解器及可复现 HPC 流程。
- 技术
- Python
- OpenSeesPy
- NSGA-II
- Flask
- DQN
- Beam-DP
- Slurm
- 影响
- 让研究流程能够检查设计候选与算法取舍，而不是把模型输出直接当作最终答案。
德国德累斯顿
Robotron Datenbank-Software GmbH
实习生 · 能源行业销售流程
- 背景
- 面向能源销售和结算的企业 ERP 数据与文档流程。
- 职责
- 追踪从用户操作到 Oracle PL/SQL 工作流的数据路径。
- 扩展导入校验，并为文档生成流程准备受管理的集成测试。
- 技术
- Oracle SQL
- PL/SQL
- ERP 数据流
- 集成测试
- 影响
- 在既有企业系统中，把运营需求转化为经过校验的后端数据处理步骤。
02
教育经历
德累斯顿工业大学
经济信息学 Diplom · 相当于理学硕士
最终成绩 1.6（ECTS B）· 高级数据分析方向；毕业论文研究企业产品手册本地 RAG 系统的设计、原型与评估。
青岛大学
金融学学士与德语专业学士
连接商业基础、语言与跨文化研究的双学士教育。