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精通Python编程语言及数据处理框架，掌握SQL数据库查询与优化技术。熟悉机器学习算法体系（随机森林、LightGBM、K-Means、DBSCAN等），具备深度学习建模经验（Autoencoder、LSTM）。精通自然语言处理技术（TF-IDF、TextRank、Word2Vec），掌握大语言模型本地化部署方案。熟练使用Greenplum/PostgreSQL/ES/Kudu/HBase/MongoDB/Kafka等大数据技术栈，具备数仓架构设计与ETL开发能力。精通Spark/Hadoop/Hive/Flink/Doris等分布式计算框架，熟悉Linux系统运维及Shell脚本开发。

主导光伏发电预测系统开发，构建RF-LSTM混合预测模型，通过Hampel滤波器实现数据降噪，采用误差倒数法优化模型权重，最终实现R²=0.989的预测精度。设计流量套餐推荐算法，基于用户行为数据构建RFM标签体系，通过K-Means聚类分析用户活跃度，实现套餐推荐转化率提升30%。主导数仓架构设计与ETL流程开发，处理TB级数据场景，优化查询性能30%。搭建分布式计算平台，集成Spark/Flink/Doris技术栈，实现数据处理效率提升40%。

光伏发电预测项目：构建RF-LSTM混合预测模型，通过Hampel滤波器处理数据噪声，采用误差倒数法优化模型权重。实现数据采集（辐照度/天气/发电数据）、特征工程（15min粒度时间序列）、模型对比（40+算法）、组合预测（RF+LSTM）及效果评估（R²=0.989, MAE=1.058, WMAPE=0.031）。流量套餐推荐项目：基于HIVE数仓构建用户画像，采用K-Means聚类分析用户活跃度，设计特征工程（RFM值/流量使用标签），通过模型AB测试实现推荐转化率提升30%。开发数据清洗管道，处理缺失值与异常值，构建标准化特征矩阵。