中文母语水平
英语无工具书面交流
0
1
2
3
4
5
22天前在线
核心建模工程师
长沙全职 · 450/日 · 9787/月信用正常
工作时间: 工作日09:00-18:00、周末09:00-18:00工作地点:
远程
服务企业:
0家累计提交:
0工时
聊一聊
个人介绍
目前在读，技术方向覆盖AI量化建模、Web全栈开发、大数据挖掘与因果推断；
担任过科大讯飞财务智能预测系统项目的核心建模工程师，独立构建三层机器学习预测体系；担任过建筑能源智能管理Web系统项目的全栈开发负责人，实现从后端算法到前端可视化的完整闭环交付；担任过长沙短剧消费生态调研项目的数据分析负责人，主导复杂多源数据的深度挖掘与因果推断建模等等；
熟练使用 Python（Pandas/Sklearn/LightGBM），Web全栈（Vue 3 / FastAPI / PostgreSQL），统计机器学习与因果推断（SEM/CausalForest/LDA），数据库管理与爬虫（SQL / Scrapy），财务分析与量化建模。
工作经历
2024-09-15 -至今长沙理工大学核心建模工程师
由于本人在读，多为比赛经历，作品部分获得过国奖或省奖。 经历一：AI财务预测系统 独立构建三层财务预测体系（业务驱动+多模型融合+情景分析），集成ETS、ARIMAX、Prophet、LightGBM进行多模型融合预测。经2025年真实数据验证，营收预测偏差率+1.74%，方案获国家软件著作权。 | Python / LightGBM 等 经历二：建筑能源全栈系统 独立完成前后端开发。后端基于FastAPI实现四类异常检测算法与MCP协议接口；前端基于Vue 3 + ECharts实现可视化大屏；集成RAGFlow大模型实现可溯源智能助手。 | FastAPI / Vue 3 / PostgreSQL / RAGFlow等 经历三：大数据分析(长沙短剧市场调研) 采集12,429条评论数据并融合901份问卷，完成K-Means聚类、LDA主题模型、结构方程模型分析；引入因果森林模型量化城市元素效应，精准识别高价值用户，获国家级一等奖。 | Python / Scikit-learn / Scrapy等 还有其它相关如算法比赛或者财务大数据比赛等等相关经历
教育经历
和TA聊聊APP扫码和程序员直接沟通
该用户选择隐藏教育经历信息，如需查看详细信息，可点击右上角“和TA聊一聊”查看
资质认证
语言
技能
Python熟练
0
1
2
3
4
5
作品
调研围绕三大核心板块展开。用户行为特征分析：运用K-Means聚类识别两类核心群体——“本土情怀·潜在共鸣者”（44.4%，从未付费但对长沙本土元素偏好强、情感共鸣显著）与“多元尝鲜·付费行动派”（55.6%，付费行为普遍、题材偏好广泛、价格接受度较高），并通过决策树模型挖掘年龄、学生身份、居住时长
02026-06-18 23:18
本预测体系由三层结构化模块构成。数据准备层通过Python爬虫定向抓取2016Q1至2025Q3的财务三表数据，构建分赛道季度收入拆分方法与事件哑变量体系。LayerA驱动型基线模型采用“赛道拆分+业务量×变现率”框架，对智慧教育、开放平台、智慧城市、其他四大业务分别建模，辅以均值回归毛利率与历史中
02026-06-18 23:10
系统围绕建筑能源全业务流程，打造四大核心功能模块。数据治理模块基于BDG2开源数据集，完成全流程自动化数据清洗、标准化转换与一键式数据库初始化，从源头保障数据质量。查询统计模块支持多维度能耗查询，涵盖时段汇总、ProxyCOP制冷效率计算及四类异常检测（突增、持续偏高、持续为零、数据缺失），并提供时
02026-06-18 22:05
