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个人介绍

具备扎实的计算机基础与工程能力,熟练使用 Python 构建数据处理与后端服务系统,具备从数据采集、清洗到模型训练与推理的完整工程经验。在过往项目中,重点关注数据驱动系统的设计与优化,能够搭建高效的数据 pipeline 并支撑机器学习模型的训练与评估。对时间序列建模与量化策略方向具有浓厚兴趣,熟悉常见数据分析方法与模型构建流程,具备良好的问题拆解能力与工程落地能力,能够将算法模型转化为稳定可复现的后端系统。

工作经历

  • 2025-06-01 -2026-04-01腾讯高级后端工程师

    设计并实现金融时间序列数据处理 pipeline,基于 Python 构建数据采集、清洗与特征构建流程,支持多资产历史数据的统一处理与高效更新 构建面向模型训练的数据处理模块,对原始价格序列进行滑动窗口切分,并生成多尺度技术指标(如 MA、RSI、MACD)作为模型输入特征 实现模型训练与推理后端服务,支持 LSTM/Transformer 等时间序列模型的批量训练与在线推理,并对预测结果进行缓存与版本管理 搭建策略回测模块,基于预测信号构建简单交易策略(long/short),并计算累计收益、最大回撤、Sharpe Ratio 等指标,用于评估模型有效性 优化数据处理与模型推理效率,通过向量化计算与批处理机制减少计算开销,提升训练与回测速度

教育经历

  • 2021-09-01 - 2025-06-01华南理工大学计算机科学与技术本科

资质认证

语言

中文母语水平
英语专业级流畅
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技能

Python精通
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更新于: 04-01 浏览: 5