搭建过技术团队，担任过项目经理、产品经理、技术总监、高级算法专家、算法Leader等职务。有10年算法leader经验，12年自然语言处理经验，7年爬虫经验(开发了一套可以支撑日爬取量过亿的分布式爬虫框架)，一年风控经验。目前拥有超过30个项目的开发与带队经验。有很好的创新能力，目前负责公司web3 DID聚合器平台搭建，web3用户信用评分系统的搭建，智能合约的开发，大模型LLM私有化平台的搭建。


算法研究方向 (论文的研读以及代码的实现)：
1.深度学习模型：
LeNet,AlexNet,GooleLeNet,VGG,Inception系列网络（InceptionV2/V3/V4,Xception,Inception ResNet），ResNet，WRN，ResNeX，DenseNet，DPN，SENet，NASNet，mNASNet，SqueezeNet，mobilenet，shuffleNett，GANs，BERT等近30种网络结构
2.推荐系统相关算法：
--传统协同过滤推荐：基于近邻方法推荐，SVD，MF，FISM，基于因子分解推荐算法-FM系列算法（fm,ffm,DeepFM,NFM,XDeepFM,AFM），GBDT+LR融合方案。 
--基于深度学习的推荐算法：DCN模型，PNN/IPNN/OPNN模型，NCF模型，DIN模型，ESSM模型，DeepFM模型，CCPM模型，FGCNN模型，DMF模型，AutoRec模型，CDAE模型，DCF模型，DUIF模型，ACF模型，CKE模型，NCF模型，NeuMF模型，NNCF模型，ONCF模型，ConvNCF模型，
TransRec模型，TransFM模型，LRML模型。
--基于知识图谱的推荐系统：DKN模型，CKE模型，RippleNetwork，MKR模型 
--基于信息检索模型的推荐算法：基于point-wise的IRGAN，基于pair-wise的IRGAN
3.NLP基础模型以及相关预训练模型：
RoBERTa，RoBERTa-wwm-ext，BERT-wwm，BERT-wwm-ext，SpanBERT，ERNIE/ERNIE2/ERNIE Tiny，RNN，LSTM，GRU，HMM，Seq2seq，transformer，word2vec，ELMo，GLoVe，GPT，Bert，XLNet，MASS，TNets等
4.智能对话相关算法：
Dual-LSTM模型，基于Belief Tracker的模型，RNN分层模型，概率版分层RNN模型，seq2seq+attention机制，Facebook的记忆网络（端到端记忆网络memory network，动态记忆网络DMN），DeepMind的神经网络模型（NTM神经图灵机，DNC可微神经计算机），工业界chatbot Api.ai的研究，基于Belief Tracker的行业订餐机器人研究
5.搜索相关算法：
DSSM，DSSM CNN，LSTM-DSSM，ARC-II，Match-SRNN，Decomposable Attention Model for Matching，DRMM，K-NRM，Conv-KNRM，DeepRank
6.graph embedding算法：
DeepWalk，LINE，Node2vec，SDNE