精通大數據從開始的Hadoop 0.20版本到后來的Hadoop 1.0.4，再到后面Spark 1.0分布式計算，以及Storm，Kafka還有相關Redis集群，HBase集群，Hive數據倉庫的管理；精通淺層模型的算法庫，譬如mahout，spark mllib，一直研究并鉆研深度學習模型的算法庫，譬如TensorFlow，Keras。
利用人工智能技術參與完成僵尸粉識別、用戶分類、推薦系統、用戶畫像、知識圖譜、自動問答機器人、圖像識別項目的開發。

能舉個例子講明白的，絕不重復念概念！能用一句話講明白的，絕不嘮叨三句話！

1、新浪視頻推薦系統

負責視頻相關業務并根據業務特點參與推薦系統開發和架構的優化，參與了個性化push的投放邏輯開發，在大規模用戶行為基礎上，進行用戶行為分析與ETL，構建用戶畫像模型，完成個性化推薦。
主要使用技術：Python、Spark、Hive、Dubbox、ES、MLlib

2、微博用戶畫像系統

基于海量用戶行為，開發用戶畫像數據挖掘模型，負責用戶畫像數據準備、標簽開發與標簽評測，項目也給推薦系統提供基礎數據
主要使用技術：Python、Spark

3、心電圖識別項目

負責項目里面模型的構建，基于AlexNet模型，根據病人holder的醫療圖像心電圖數據訓練可以快速判斷心臟問題的模型
主要使用技術：TensorFlow、Caffe、Tensor RT、CNN、梯度下降、池化、VGG模型等