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精通机器学习算法与深度学习框架，具备复杂数据建模能力。熟练掌握Python/Scala编程语言，精通SQL数据查询与分析。深度掌握Hive、Spark、Hadoop等大数据处理框架，具备ETL流程设计与优化经验。熟悉Scrapy、Selenium等爬虫工具，擅长Linux系统运维与脚本开发。具备数据可视化与模型部署经验，熟悉分布式计算架构与数据仓库设计。

长期从事大数据分析与建模工作，主导完成多个行业数据挖掘项目。在零售领域构建智能预测系统，实现销售预测准确率提升30%；在交通领域开发客流预测模型，支持地铁运营系统动态调整。精通Hadoop生态体系，完成多套数据仓库架构设计与优化，提升数据处理效率40%。擅长使用Python/Scala进行数据清洗与特征工程，开发自动化数据处理流水线。具备丰富的模型调优经验，成功将LSTM等深度学习算法应用于时序预测场景。

轨道交通客流预测系统开发：基于Hadoop架构构建大数据处理平台，采用Spark进行实时数据计算。通过特征工程将历史客流、天气、节假日等多维度数据转化为LSTM模型输入，构建双阶段预测架构。第一阶段使用LSTM网络预测基础客流，第二阶段结合天气特征通过全连接网络生成修正系数，最终实现预测准确率提升25%。解决高维数据特征选择难题，设计动态权重分配算法，提升模型泛化能力。项目成果支持地铁运营部门实现运力动态调配，降低高峰时段拥堵率18%。