AI项目学科负责人，主要为碧桂园集团开发各种深度算法程序，各种算法性能效果超过各大厂平台，提交多篇专利及申请佛山市创新性研究课题，落地近十个算法系统项目，为碧桂园集团每年节省过千万余元:
1. 主攻图像识别及NLP方向的算法设计，亲自主导从数据标记，算法开发调优以及算法部署等的一系列流程工作，擅长组合和拆解各种深度算法运用于业务上，为碧桂园实现多个不同场景的精确检测，落地多个算法系统项目举例如下:
① 人脸人行轨迹，口罩识别；②视频目标检测 (Yolov3/ EfficientNet /faster-rcnn)；③语义分割(Deeplab v3+);④建筑缺陷检测（SurfaceDefect）；⑤NLP(BERT流程管理问答机器人)；⑥OCR+自动化流程系统；⑦神经网络推荐系统；SLAM算法
2. 做到算法真正落地并商用，对算法改进及加速，分布式数据库，多卡并行，高并发，NVIDIA-X86服务器或TX2嵌入式硬件平台开发等有丰富经验，自研实现了“云边端”开发部署一体化系统。
3. 协助搭建和维护Spark大数据私有云系统，自建ES，HBASE以及数据立方的联合存储策略，开发基于神经网络推荐系统。

鸭梨科技主要产品是一个自由拼装的小程序SAAS平台，并提供实体门店的视频语音识别等设备，实现AI智慧新零售功能，实现商品数据线上线下打通，打造全流程的零售O2O闭环。本人工作主要如下:
（1）AI人脸深度学习系统开发，实现智慧新零售中的人脸识别，动态轨迹显示，智能穿衣等的识别研究工作。技术点: Insightface+Openpose+Tensorflow+Flask+JAVASSM+Mongodb+Redis+NVIDIA技术
（2）搭建一套基于阿里的电商服务系统: 云CDN-＞业务安全组件-＞负载均衡（SLB）-＞ springboot/springcloud程序体系-＞
中间件（Kafka）-＞数据库（redis+DRDS）-＞非关系数据库（ElasticSearch）；其中程序体系包括订单，产品，会员，营销模块，分销商经销商等众多模块。对技术精益求精，全系采用阿里生态技术，5台机集群就支持数百万用户使用，单台4核8G的Tomcat服务器TPS可达3000左右。
（3）搭建一套基于阿里的大数据系统: txt/execl/mysql-＞hadoopHDFS/hive-＞sparksql-＞Elasticsearch-＞echarts。主要原理是在每天凌晨首先用脚本把数据库的数据进行拉取到hive中，然后用spark进行清洗处理分析，并且把简单分析后的数据回存到ES，供前端查询显示。为后边做更大规模的大数据系统以及人工智能系统作基础准备。

广发银行以客户数据作为最重要战略资源，通过“大数据”手段深入挖掘和分析出客户线上线下的行为习惯，从而更高效地满足客户的金融需求。本人及团队主要负责“数据分层系统”，“营销系统”及“风险控制系统”的整体部署开发及改进，简述如下:
（1）巨量数据存数过程: 除了实时分析的核心数据需采集分析外，银行的各业务系统的巨量数据不是实是存数的，而是按如下方式存到大数据仓库供离线分析；（业务系统调用大数据外部统一接口向HIVE申请建立一张H宽表，并形成数据以当日日期命名的XXX.DAT存进本地NAS盘）--＞（次日凌晨数据接入层启动Python脚本导入DAT文件到HDFS源数据层）--＞（sparkSQL从HDFS读取数据并存放在已经建好的HIVE表中，经过一系列分析操作变成整合层目标表，放进相应数据分层目录，并按需导入到ES供快速查询），此外还有其它大量的修数，抽数等繁琐工作。
（2）“营销系统”技术流程: （客户通过PC，手机或柜台办理业务生成数据）--＞（银行各应用子系统埋点kafka客户端）--＞（消息发送到kafka集群中）--＞（大数据SPARK分析系统从kafka集群中获取数据，进行算法处理，得出个性化推荐或事件营销结果）--＞ 结果存进hbase或mysql，同时推送到ES中方便快速查询 --＞(回送到客户电脑/手机推荐栏位或柜台客户经理iPad中)。该系统日均处理数据达1.5TB，标的产品营销额平均增加2218万元，平均营销成功率提升近12%。
（3）机器学习算法剖析: 总体思路是为一部分数据打标签或使用PCA算法降低数据特征维度，然后通过逻辑回归，adaboost，SVM，协同过滤算法等对样本客户主特征进行匹配及验证，并引入AI，图像识别和语音识别；技术上结合使用SparkMlib等机器学习库进行组合开发。

广东创美药业有限公司是华南地区最大的医药代理分销商之一，拥有多个医药物流配送中心，庞大的运输团队和现代化信息系统。本人主要负责创美药业B2B2C电商云平台的部署开发，以及Spark与Hadoop商业大数据系统的部署开发，简述如下:
(1) B2B2C电商云平台: B2B平台主要销售各厂家的药品，面向医院，药店和分销商；B2C平台面向广大消费者。本人主导该项目从底层服务器架构到上层应用部署开发的一系列过程。采用JAVA+SSM架构开发主服务程序，涉及业务模块主要有订单模块，会员模块，速销模块，区域管理模块，支付模块，在线医药模块等等。
(2) 基于Spark+Hadoop的商业大数据系统开发: 目的是对数据进行科学分析，将分析结果用于制定运营和销售策略；需分析数据有同行其它企业的药品销售及价格数据，本企业的商品销售、网站访客、搜索、点击及对应排名，第三方提供的数据等；数据格式由各种数据库导出或着为EXECL和TXT表格，每次分析数据大小约为100GB。
销售数据等实时流式数据分析: flume/kafka -＞sparkstreaming-＞mysql-＞es-＞echarts
其它离线数据批量分析: txt/execl/otherDataBase-＞hadoopHDFS/Hive-＞sparkSQL-＞/mysql -＞es-＞echarts

（1）平台虚拟化/hadoop系列产品平台化: 采用开源XENSERVER架构虚拟化，采用虚拟平台架构接口(JAVA/PYTHON)编写底层代码，虚拟出虚拟机；研究Hadoop,HDFS,ceph,SPRAK等产品平台化，供用户使用。
（2）分布式存储/大数据产品开发: 存储方面主要采用Ceph,Glusterfs存储开源框架和SSD来部署分布式存储，用以替代昂贵的存储设备；研究开发大数据相关产品，供客户一键购买使用。

负责对接电信业务系统的各种需求java开发