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陆明哲的照片
陆明哲
用系统化的思维解决问题,用温度化的方式交付成果,这是我的工作准则。
28岁
3年工作经验
13800138000
DB@zjengine.com
求职意向
AI环境预警系统工程师
重庆
薪资面谈
三个月内到岗
工作经历
2025.07 - 至今
小楷生态数智科技
AI环境预警系统技术负责人

统筹工业聚集区大气环境AI预警系统全生命周期管理,主导需求拆解、模型迭代、工程化落地及跨部门协同,支撑园区管委会实现污染事件提前72小时精准预警。

  • 牵头完成系统2.0版本架构重构,基于Transformer多模态时序模型融合卫星遥感(MODIS气溶胶光学厚度)、地面微站(PM2.5/NO2/VOCs组分)及气象数据(WRF模式输出),解决传统单点监测滞后性问题,试点园区SO2异常排放预警准确率从82%提升至95%,误报率下降40%
  • 针对跨区域污染传输预测难题,创新引入图神经网络(GNN)建模周边10公里内企业排污关联性,开发动态权重系数算法,成功捕捉某化工园区VOCs随季风扩散至相邻区域的事件,提前48小时触发联动管控,助力管委会年度环境投诉量减少35%
  • 推动系统与省级生态环境应急指挥平台对接,设计标准化API接口及预警分级规则库(参照GB 3095-2012二级标准设置红/橙/黄三级阈值),完成8个地市12个园区的上线部署,支撑省级污染溯源平台数据调用响应时间从3秒压缩至500ms
  • 搭建模型持续学习机制,基于真实预警事件反哺训练集,每月更新200+标注样本,结合在线学习(Online Learning)技术优化LSTM时序预测模块,Q3季度工业废气特征提取效率提升25%,关键指标(如苯系物浓度峰值)预测误差率稳定在8%以内
2024.07 - 2025.06
小楷数智环保技术
高级AI环境预警系统工程师

负责流域水生态AI预警模块开发与落地,聚焦工业园区排口-河道-湖泊的污染物迁移路径建模,支撑监管部门实现突发污染事件快速溯源与处置。

  • 主导设计基于时空立方体的水质预警框架,整合在线监测(COD、氨氮、总磷)与离线检测(底泥重金属)数据,采用ST-GCN(时空图卷积网络)捕捉8个排口污染物浓度时空关联,成功预警某电镀园镍离子超标事件,较人工巡检提前14小时锁定泄漏点,减少下游5公里河道污染面积约2万㎡
  • 攻克小样本场景下模型泛化问题,运用迁移学习(Transfer Learning)将太湖流域历史藻类水华数据迁移至新开发的洪泽湖项目,仅用3个月完成本地化训练,藻密度预测MAE(平均绝对误差)控制在15 cells/mL以内(行业标准为25 cells/mL),获客户专项验收优秀评价
  • 开发轻量化预警终端,基于TensorRT对XGBoost分类模型进行剪枝量化,将推理速度从120ms/次提升至25ms/次,适配园区边缘计算设备部署,支撑100+排口实时监控,系统全年可用率达99.96%,关键时段(汛期/雨季)无宕机记录
  • 建立预警效果评估体系,设计F1-score、漏警率、误报修正时效等6项核心指标,通过A/B测试验证模型迭代价值——Q2季度较Q1,重金属污染预警及时率从78%提升至89%,监管部门处置响应成本降低22%
2022.07 - 2024.06
小楷环境智能科技
AI环境预警系统工程师(初级→中级)

参与大气污染AI预警系统基础功能开发,负责数据清洗、特征工程及单模型训练,支撑系统从0到1落地工业园区试点。

  • 完成10个园区3年历史数据治理,针对传感器漂移(SO2监测值波动超±15%)问题,采用DBSCAN聚类+滑动窗口校准算法,清洗无效数据120万条,构建标准化数据集(时间分辨率1小时,空间精度500米×500米),为后续模型训练提供高质量输入
  • 主导开发LSTM-ATTENTION混合模型,聚焦PM2.5浓度预测,通过注意力机制捕捉气象因子(风向、湿度)与污染物排放的非线性关系,试点园区30天滚动预测RMSE(均方根误差)从18μg/m³降至12μg/m³,达到《环境空气质量预报技术规范》二级要求
  • 搭建模型验证平台,设计滚动交叉验证(Time Series K-Fold)方案,结合SHAP值分析各特征重要性,识别出企业无组织排放(贡献度38%)、机动车尾气(25%)为主要影响因素,为园区管委会制定管控策略提供数据支撑
  • 协助完成系统与园区环保平台对接,编写RESTful API文档及测试用例,实现预警信息(浓度阈值、影响范围)实时推送,试点期间累计触发有效预警47次,其中32次经现场核查确认为真实异常,预警有效率68%(初期目标50%)
技能特长
沟通能力
执行能力
热情坦诚
文案能力
兴趣爱好
摄影
看书
阅读
跑步
奖项荣誉
  • 软件设计师(中级)
  • 2023年度公司AI环境预警项目优秀负责人
  • 2022年能源行业智能环保技术创新竞赛三等奖
自我评价
  • 定位为AI与环境场景的深度连接者,深耕能源环保预警赛道,熟稔污染物扩散、设备异常等核心场景的技术落地逻辑。
  • 秉持“业务问题转算法-效果闭环验证”思维,曾推动预警模型从“事后响应”迭代至“72小时事前预判”。
  • 擅长多模态数据融合建模,能将气象、排放、传感器异构数据转化为可行动的预警信号。
  • 主动对齐业务目标,常与环保专家、一线运维协同迭代,确保技术方案贴合实际运营痛点。
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