工作职责:
1.振华重工全球自动化港口的Horizontal-Transport-Vehicle的智能调度算法模块的设计、验证、落地与优化，港口无人车的路径规划算法开发。
2.机器学习算法在优化自动化港口作业流程的研究与应用
3. 辅导员工在机器学习算法应用于港口作业流程优化方面的知识
工作成果:
1.多车调度，封闭园区开放道路（类似港口作业、物流仓储作业等场景），自动化港口Horizontal-Transport-Vehicle群体作业（AGV，跨运车等），调度算法设计、验证、落地、优化
1.1.广州南沙自动化码头AGV群体调度，瑞典斯德哥尔摩自动化码头跨运车群体调度，Horizontal-Transport-Vehicle调度算法，主体模型为基于时空网格世界的运筹学规划模型，能够 同时解决 每个调度算法周期内 Vehicle-Order最优配对问题 与 Vehicle在一个工作周期时间尺度下的最优行驶路径规划问题，该算法最大的优势是有很好的多车避障能力
2.多车时间OD矩阵，使用机器学习算法提升Horizontal-Transport-Vehicle群体调度模块的决策能力
2.1.上海洋山自动化码头AGV群体调度，Horizontal-Transport-Vehicle群体运动的OD矩阵，基于大数据的机器学习模型，解决AGV的lane到lane的动态时间OD矩阵预测问题，独立完成，包括数据清洗、特征工程、不同模型性能比较等工作。
3.多车调度，开放区域有向道路（类似打车服务、外卖骑手送单服务、供应链的物流服务等应用场景），共享公交群体调度算法设计
3.1雄安新区，共享公交，动态规划模型、贪心算法、A*、启发式算法，公交群体调度算法，独立完成算法设计
4.基于Graph Neural Network的路径规划
4.1路径规划，致力于Horizontal-Transport-Vehicle在不同空间尺度与时间尺度下的主体模型统一，通过调整模型参数就能在不同场景下快速构建符合主体约束的可用且稳定的模型
4.2 当前主要完成的工作为地图的网格世界在不同尺度下的特征映射算法、特征搜索算法，已经应用在广州南沙自动化港口的网格地图服务中
离职原因: 公司内未来晋升发展前景有限制，基本上很多40多岁的人员职级也没有晋升，与自己职业规划不符合。

工作职责:
1.结合业务场景，对用户数据进行深度数据分析与统计，挖掘用户行为模式，为产品设计和规划提出可实时算法
2.对于外部数据源与用户数据综合进行模式识别，自我研究或应用成熟算法模式
3.对于现有已经应用的算法予以改进、校准，回归验证
4.编写可实施的算法代码
工作成果:
使用python落地的数据挖掘与分析项目:
1.车辆信用评分的风控模型
2.海量车辆信息、货源地的无监督分类、聚类，客户价值聚类模型
3.海量车辆GPS数据的二元分类预测算法
使用python做的算法研究:
1.对于商用车辆GPS数据、定制设备所采集的数据进行挖掘、分析与预测
2.对于具体车辆场景的风险评估模型研究
离职原因: 创业公司，资金不足，员工遣散

职责:
1.根据上海移动给出的数据挖掘需求，构建相应的决策树或逻辑回归模型；
2.对结果进行分析，寻找影响模型召回率和准确率的关键影响字段
3.以PPT报告的形式呈现研究结果
成果:
1.不平衡数据集的抽样方法和模型构建方法
2.移动300w后付费用户的预测欠费模型
3.移动1800w短信用户黑名单预测的模型更新
离职原因: 公司内部财务违规操作较多

工作职责:
1.在Matlab平台上设计天然气分布式能源系统规划设计的优化算法，用于公司研发的分布式能源系统展示项目；使用python或matlab对数据进行筛选、清洗、处理和分析
2.使用MySQL建立腾讯数据中心分布式能源站上千种设备部件的数据参数库，根据能源站运营的数据，使用聚类的方法对各种设备部件分类，根据相应的分类模型，建立合理的运维机制；使用神经网络预测的方法对能源站的短期和中期输出进行预测，根据预测值调整短期的运营策略。
主要贡献:
1.个人在Matlab平台上建立了一套较为通用的分布式能源系统模型以及相关的容量设计与运行调度的优化算法，用于分布式能源系统规划展示软件-；
2. 使用MySQL建立了能源站中近千种零件的数据资料库，运用聚类算法对设备零部件进行了分类，为运维决策提供了明显的帮助，运用神经网络算法对能源站的 短中期运营进行预测，为运营决策提供了不同的有益方案。
3.个人撰写了一份关于分布式能源系统的发明专利，成功获得国家专利局的受理；