负责公司环境监测类产品的全生命周期管理，聚焦水质在线监测场景的需求挖掘、功能设计与落地，衔接硬件设备数据接入与软件分析模块，目标是通过数字化工具提升水务企业水质管理效率。

• 主导设计水质监测SaaS平台的‘异常水质预警’核心功能，基于LSTM时间序列算法训练预测模型，解决传统阈值报警滞后3-6小时的问题；通过回溯10万+条历史水质数据（涵盖pH、氨氮、COD等12项指标）优化模型参数，试点水司的预警准确率从68%提升至89%，异常响应时间缩短至15分钟内。
• 牵头完成12家地方自来水厂的老旧监测设备数据上云项目，针对RS485、Modbus、4G等多协议设备，开发自适应协议转换网关并配套设备接入指南；攻克老旧设备通信不稳定难题（丢包率原达25%），通过增加重传机制与本地缓存，最终实现97%设备的稳定数据上传，支撑平台覆盖水域面积扩大40%。
• 优化数据看板交互逻辑，基于用户行为分析（使用热力图工具Hotjar追踪100+操作路径）发现‘历史趋势查询’与‘同比环比对比’为高频需求，调整核心指标优先级并新增自定义时间轴功能；上线后客户日均使用时长从28分钟提升至42分钟，用户留存率季度环比增长19%。

聚焦智慧水务核心场景，推动物联网技术与水务运营深度融合，主导管网智能管理与二次供水两大产品线，目标是降低漏损率、提升供水安全与运维效率。

• 设计‘DMA分区计量+压力流仿真’漏损控制解决方案，集成2000+压力传感器数据与ArcGIS地理信息系统，开发动态漏损定位模块；通过模拟不同压力下的管网渗漏特征，试点区域（覆盖500公里管网）年漏损量从1800万吨降至980万吨，漏损率由16.2%优化至9.1%，年节约水费超1200万元。
• 搭建水务设备数字孪生平台，基于Unity3D完成泵站、水闸等关键设备的三维建模，接入实时运行数据（流量、能耗、振动值）实现1:1状态映射；开发设备健康度评估算法（融合设备寿命、维修记录、当前工况），故障预判准确率从75%提升至91%，某水司年度设备非计划停机时间减少60%。
• 推动建立‘数据-算法-决策’闭环，针对二次供水场景开发‘水质安全评估模型’，融合余氯衰减曲线、浊度变化趋势、水箱清洗周期多参数；上线后合作水司的水质超标预警提前72小时触发，用户端水质投诉率从月均15起降至5起，获省级‘智慧水务创新案例’奖项。

统筹公司智慧水务产品矩阵的全生命周期管理，联动研发、运营、客户成功团队，深度对接水务企业降本增效、精细化管理需求，推动产品向‘全场景覆盖、智能化决策’升级。

• 主导‘智慧水务大脑’平台顶层设计，整合管网监测、水质分析、调度决策三大核心模块，接入200+水厂、5000+监测点实时数据；通过微服务架构优化数据处理效率（单日数据处理量从500万条提升至2000万条），支撑日均10万+条调度指令下发，助力某省级水司实现区域供水协同效率提升40%。
• 针对农村供水分散化难题，创新提出‘轻量化边缘计算+云平台’架构，主导开发低成本多参数水质监测终端（集成余氯、浊度、电导率检测，单台成本较传统设备降低40%）；已在3个县域落地，覆盖50万农村人口，解决80%分散式供水点无在线监测的历史问题，相关方案入选水利部‘数字乡村水利试点’。
• 建立产品价值度量体系，通过NPS（净推荐值）调研与ROI测算（客户年均节水收益超200万元、设备运维成本下降35%）量化产品价值；推动建立‘客户需求-产品迭代-价值验证’快速反馈机制，产品复购率从55%提升至78%，年度营收同比增长62%。

长三角某国家级化工园区全生命周期智慧环保管控平台研发及落地项目

• 项目背景：长三角某国家级化工园区聚集32家规上化工企业，传统环保监管依赖人工巡检与分散系统，存在数据孤岛（企业DCS、在线监测、危废管理系统互不相通）、风险预警滞后（超标事件平均响应时间超2小时）、跨部门协同低效等问题。项目目标是构建“感知-分析-预警-处置”全生命周期智慧管控平台，实现园区环保状态“一张图”可视、风险“提前72小时”预警、任务“一键派单”闭环。我在项目中担任主导架构师，负责整体技术方案设计、核心技术攻关及落地推动。
• 关键难题：一是园区企业异构系统兼容难——11家企业使用不同品牌的DCS，数据协议（Modbus、OPC UA、MQTT）混乱；二是实时数据处理延迟高——原有系统每15分钟同步一次数据，无法支撑秒级预警；三是风险模型适配性差——通用污染预警模型未考虑园区特有的“化工原料挥发+废水渗滤”复合污染特征。
• 核心行动：1. 数据层：主导制定《园区环保数据元与接口规范》，统一23类监测指标的编码、格式与时空基准；采用Apache Kafka搭建实时数据总线，结合Flink流批一体引擎，将多源数据同步延迟从15分钟压缩至5秒内；2. 算法层：采集园区3年历史污染数据（大气VOCs、水COD、土壤重金属），融合企业生产日志（如反应釜温度、储罐压力），训练“XGBoost+LSTM”复合风险预警模型，针对复合污染场景优化损失函数；3. 协同层：对接园区管委会“应急指挥系统”、企业“ERP系统”、环保部门“执法平台”，设计“风险分级-任务派单-处置反馈-效果评估”的工作流引擎，明确12类风险的处置责任主体与时限。
• 项目成果：平台上线后，园区污染物超标预警及时率从45%提升至100%，应急处置时间缩短60%；助力园区实现VOCs年减排18%、废水COD浓度稳定达标，获“长三角智慧环保示范项目”“工信部工业互联网试点示范”。我主导了3项核心模块（数据总线、风险模型、协同引擎）的开发，输出《化工园区智慧环保数据标准》《复合污染预警模型构建指南》2项行业标准草案，成为公司智慧园区领域的首席架构师。

某地级市生态环境大数据平台迭代升级项目

• 项目背景：该地级市原有生态环境平台仅具备基础监测数据展示功能，无法支撑“精准治污、科学决策”——比如重污染天气应急时，无法快速定位污染源；企业环保信用评价依赖人工统计，误差率达25%。项目目标是升级为“监测-分析-决策”一体化平台，重点解决数据质量差、模型适配性低、决策支撑弱的问题。我在项目中负责数据治理与智能分析模块的设计与实施。
• 关键难题：一是历史数据质量差——近5年的大气、水监测数据中，缺失率达28%、错误率（如数值超出仪器量程）达7%；二是本地污染特征模型缺失——通用模型无法解释该市“冬季燃煤+夏季机动车尾气”叠加的污染成因；三是可视化效果差——原有 dashboard 仅展示折线图，无法让非技术人员快速理解污染态势。
• 核心行动：1. 数据治理：设计“数据质量追溯系统”，通过Spark批量处理引擎清洗历史数据，结合“规则校验+人工标注”修正异常值，将数据准确率从65%提升至98%；建立“数据血缘图谱”，实现从原始监测设备到平台展示的全链路追踪；2. 模型构建：联合当地环科院采集1000+个污染源样本，训练“PM2.5/臭氧成因溯源模型”，量化工业燃煤（贡献度42%）、机动车尾气（31%）、扬尘（27%）的占比；3. 可视化：采用Tableau+自研SVG组件，搭建“污染热力图+溯源路径动画”决策看板，支持“点击热点查看污染源详情”“拖拽时间轴看趋势变化”。
• 项目成果：平台支撑了12次重污染天气应急响应，污染源定位准确率从50%提升至85%；帮助企业环保信用评价时间从1周缩短至1天，误差率降至3%；助力该市获评“国家生态环境大数据试点城市”。我主导的数据治理方案被纳入公司《智慧环保数据管理标准库》，个人因突出贡献晋升为高级工程师，成为公司数据治理方向的核心骨干。

• 大二观察到毕业生离校时大量教材被废弃，而新生购书支出占生活费12%，便发起校园书籍教材循环计划。为解决传统二手书交易效率低的问题，我们开发微信小程序实现扫码估价、预约取件功能，并说服快递中心以成本价承接物流。
• 通过建立翻新消毒标准打消卫生顾虑，项目年流通教材1.2万册，累计为同学节省书费38万元。这段经历让我从商业小白成长为能设计闭环模式的实践者，项目不仅获省级创业金奖，更被纳入学校官方服务体系延续至今。