统筹城市级数据中台与智能应用体系建设，衔接政府23个委办局业务需求与AI/大数据技术实现，主导数据治理、算法落地及数据要素价值转化，推动城市大脑从“数据整合”向“智能决策”升级。

• 主导设计城市大脑数据中台2.0架构，基于Apache Hudi构建实时数据湖（日处理数据量峰值达8TB）、结合Apache Atlas实现全链路元数据管理，针对 legacy 系统（如公安PGIS、交通SCATS）数据标准不统一问题，牵头制定《城市大脑跨部门数据接入规范（V3.0）》，整合交通、城管、民政等47类异构数据源，数据融合率从78%提升至92%，支撑“交通拥堵预测”“暴雨内涝预警”等12个核心智能场景落地。
• 推动AI算法与政务场景深度融合，针对“主干道拥堵治理”需求，采用XGBoost+时空图卷积网络（ST-GCN）构建预测模型，融合路网拓扑、手机信令、天气等11类数据；面对训练样本中“极端拥堵”案例不足的问题，引入SMOTE算法过采样少数类，优化后模型7天内拥堵预测准确率达91%，支撑交警支队动态调整信号灯配时，试点区域早高峰拥堵指数从1.8降至1.5（下降16.7%），获市交通局书面表扬。
• 构建“安全可控”的数据共享体系，针对跨部门数据流通中的隐私风险，基于联邦学习框架FATE搭建隐私计算平台，对接公安人口库与民政低保数据，在不传输原始数据的前提下训练“困难群体精准帮扶”模型，识别出1.2万未纳入低保的边缘家庭；推动平台通过网络安全等级保护三级认证，支撑“一老一小”服务场景数据共享，覆盖15个街道、12万居民，服务响应效率提升40%。
• 建立数据资产运营机制，牵头制定《城市大脑数据资产估值标准（试行）》，开发数据资产目录平台（基于Alation元数据管理工具），梳理交通、政务、民生等6大类2100项数据资产，明确“数据可用不可见”的交易规则；推动与本地3家科技企业达成数据服务合作（如为网约车平台提供实时路况脱敏数据），年数据增值收入超500万元，实现数据要素从“成本中心”向“利润中心”转变。

负责全市政务服务数据整合与治理，支撑“互联网+政务服务”平台迭代，推动数据赋能业务流程优化，衔接18个委办局的 data 需求与技术落地。

• 主导整合18个部门的政务服务数据，采用Kettle ETL工具+Greenplum数据仓库构建统一数据底座，解决“企业信息重复录入”“社保医保数据不一致”等问题，数据一致性从75%提升至90%，支撑“一网通办”事项覆盖率从60%扩大至85%，当年新增网上办件量120万件。
• 聚焦企业开办痛点，用BPMN 2.0对“企业注册”流程建模，整合市场监管、税务、人社3部门数据，实现“营业执照信息自动填充”“税务登记自动校验”“社保开户自动触发”，办理时间从3个工作日缩短至4小时，企业满意度评分从8.2分提升至9.5分（满分10分）。
• 建立数据质量闭环管控体系，引入Informatica PowerCenter做数据质量监控，定义“完整性（≥95%）”“准确性（≥98%）”“一致性（≥90%）”等15项指标，每月生成《数据质量问题报告》并推动整改；上线半年内问题数据量下降60%，政务服务投诉量同比减少20%。

协助开展政务数据采集、分析与挖掘，支撑政策制定与试点项目落地，参与政务数据共享交换平台的早期建设与调试。

• 采集分析3个区（A区、B区、C区）的政务服务数据，用SQL编写查询脚本提取“重复提交材料”“跨部门跑动次数”等指标，通过Tableau制作可视化报表；形成《政务服务效能痛点分析报告》，指出“材料重复提交”占投诉量的35%，推动市政务服务管理局出台《政务数据共享责任清单》，明确20项必须共享的数据目录。
• 参与“智慧社区”试点项目（D社区），通过问卷星收集1000份居民需求数据，用NLTK做文本分析，识别“养老服务”“儿童课后托管”为高频需求；支撑项目组增加“社区食堂”“四点半课堂”等服务模块，试点后社区居民满意度达92%，成为市“民生微实事”示范项目。
• 协助搭建政务数据共享交换平台，参与需求调研与功能测试，梳理出“人口基本信息”“企业登记信息”等10类基础数据目录；平台上线后首月，部门间数据调用量达5万次，较之前增长40%，减少了“反复跑腿查数据”的问题。

XX市智慧水务全域感知与智能决策系统建设项目

• 项目背景：XX市作为南方多雨城市，传统水务依赖人工巡检与分散系统，存在管网漏损率高达18%、暴雨内涝应急响应慢（平均2小时到场）、跨部门数据割裂等痛点。政府亟需构建“感知-分析-决策”全链路智慧体系，提升水务精细化管控与民生服务能力。我的总体职责是牵头技术路线设计、核心模块开发及落地推广，对项目交付质量与业务价值负责。
• 关键难题：1）老旧城区管网（占比45%）空间狭窄、材质老化，传统有线传感器部署成本高、施工难度大；2）需整合SCADA、GIS、IoT终端、气象等20+类异构数据，存在格式不统一、同步延迟高的问题；3）本地水文特征（如雨季短历时强降雨）与现有通用模型适配性差，预测精度不足。
• 核心行动与创新：1）针对管网部署，创新采用“微功耗无线Mesh传感器+管道内窥机器人精确定位”方案，将单点部署成本降低60%，施工周期缩短至1天/公里，实现1200公里管网全覆盖；2）搭建基于Apache Kafka的实时流处理架构，开发自定义ETL规则引擎，统一数据标准并将跨源同步延迟降至秒级；3）联合高校水文专家，用迁移学习+本地3年历史数据（含降雨、管网拓扑、用水负荷）微调LSTM模型，解决通用模型“水土不服”问题。
• 项目成果：系统上线后，管网漏损率降至9%（年节约水量约500万吨），暴雨内涝应急响应时间缩短至15分钟内，支撑政府部门出台《XX市智慧水务数据共享规范》等3项地方标准。项目获客户高度认可，后续拓展至周边3个地市，我个人也因技术创新被公司评为“年度优秀项目负责人”。

XX省智慧公共事业综合监管平台一期项目

• 项目背景：XX省原公共事业（水务、燃气、环卫）监管系统分散在各厅局，存在数据孤岛、风险预警滞后（如燃气泄漏平均发现时间4小时）、监管流程不闭环等问题。平台旨在整合跨领域数据，实现“一屏观全域、一键查风险”的综合监管能力。我负责“跨部门数据共享”与“风险预警规则引擎”两大核心模块。
• 关键难题：1）跨部门数据共享面临权限壁垒，如燃气企业担心商业数据泄露不愿开放；2）多业务场景（如供水管网爆管、燃气泄漏、垃圾填埋场渗滤液超标）的预警规则缺乏统一逻辑，准确率低；3）平台需支持未来扩展至教育、医疗等更多领域，架构灵活性要求高。
• 核心行动与创新：1）提出“区块链存证+联邦学习”解决方案——原始数据留存企业本地，通过联邦学习提取特征值在链上共享，既保障数据安全又实现跨域分析，推动6个厅局、12家企业签订数据共享协议；2）基于知识图谱整合行业标准（如《城镇燃气管理条例》）、历史事故数据（10年累计3万+条），构建“事件-原因-处置”关联规则库，预警准确率从70%提升至88%；3）采用微服务架构+Docker容器化部署，支持模块热插拔，为后续扩展预留接口。
• 项目成果：平台上线覆盖全省11个地市的8个核心业务系统，实现跨部门数据共享率达92%，风险预警响应时间缩短60%，减少跨部门协调成本约30%。项目获“XX省科技进步三等奖”，成为省级公共事业数字化转型的标杆案例，我也借此积累了跨部门协作与省级平台架构设计的经验。

• 因痛心于年轻人对历史的疏离，我在B站创立「古人脱口秀」栏目，用职场梗解构历史事件（如《雍正皇帝的KPI保卫战》）。通过设计「颠覆认知-史料佐证-现代共鸣」三幕剧本模板，单期视频最高收获1.7万条弹幕互动。
• 两年间栏目播放量突破180万，作品被多地中学选为教学素材。这段经历磨砺出将学术内容转化为大众语言的能力，也让我理解到真实用户反馈才是创作者的指南针。