负责城市级多源异构数据整合与架构设计，支撑智慧交通、政务等场景的数据驱动落地，构建数据资产基础能力

• 主导设计“城市数据中台1.0”技术架构，基于Hadoop+Spark分布式计算框架与阿里云DataWorks数据开发平台，整合交通、政务、环保3大类12个委办局的异构数据源（覆盖MySQL、Oracle、CSV文件等8种存储格式），解决跨部门数据孤岛问题，数据接入效率较传统方式提升40%，支撑后续智慧交通信号配时优化、政务服务“一网通办”等场景落地
• 针对政务数据共享中“权限边界模糊、流程冗余”痛点，结合零信任安全模型与RBAC角色权限体系，设计“数据共享审批流引擎”，将跨部门数据申请周期从7个工作日压缩至1个工作日，全年支撑1200+次数据共享请求且零安全事件
• 推动建立“数据质量闭环管理机制”，运用Apache Atlas元数据管理工具定义200+项数据质量指标（完整性≥95%、准确性≥98%、一致性≥90%），每月生成数据质量报告并联动委办局整改，核心场景数据准确率从85%提升至98%，支撑“城市运行体征监测平台”精准预警30+次交通拥堵、管网泄漏等问题

统筹政务数据资产运营与业务赋能，衔接技术与政务服务需求，推动政务服务智能化升级与数据价值释放

• 主导“政务数据资产目录2.0”编制，采用DCAT（数据目录词汇表）国家标准梳理全市18个部门的800+项政务数据资源，标注“可开放、可共享、受限”三级标签，数据开放率从30%提升至55%，支撑“市民服务APP”新增“公积金异地转移”“社保缴费记录查询”等10+项高频服务，月活用户从80万增长至100万（增幅25%）
• 针对“政务服务流程繁琐、用户体验差”问题，运用BPMN 2.0业务流程建模工具拆解100+项政务服务流程，结合GrowingIO用户行为数据识别“材料重复提交”“审批环节冗余”等5类痛点，推动“刷脸办”“免证办”功能上线，单事项平均办理时间从45分钟压缩至15分钟，群众满意度从86%提升至92%
• 牵头搭建“政务服务效能预测模型”，基于XGBoost算法整合办件量、用户画像、时段分布等10+维度数据，预测高峰时段办件压力并提前调度窗口人员与系统资源，全年政务服务大厅峰值等待时长从60分钟降至25分钟，获市政务服务中心“年度创新项目”一等奖

统筹城市级数据战略制定与全场景落地，驱动城市大脑“一屏观全域、一键管全局”能力升级，衔接政府、企业、市民三方需求实现数据价值最大化

• 主导编制《城市大脑数据战略2024-2026》，明确“数据资产化、资产服务化、服务智能化”三大目标，推动成立“城市数据治理委员会”（涵盖20+委办局、3家国企），建立跨部门数据协同机制，全年召开12次数据专题会议，解决“交通、环保、应急数据联动不畅”等8类核心问题
• 推动“城市大脑数据中枢”技术升级，融合联邦学习与隐私计算技术（采用微众银行FATE开源框架），在不泄露原始数据的前提下实现跨部门数据联合建模，上线“城市运行风险预警模型”，整合交通拥堵、消防隐患、气象灾害等10+类数据，预警准确率从75%提升至90%，全年辅助政府处置潜在风险事件40+次，减少经济损失约2000万元
• 设计“数据赋能企业”解决方案，开放100+项脱敏后的城市数据（如商圈客流、交通流量、政策补贴），通过“城市大脑数据服务平台”对接企业需求，吸引15家科技企业入驻开发“智慧商圈客流引导”“物流路线优化”等应用，带动企业营收合计增长约5000万元，获市政府“数字经济发展突出贡献单位”称号
• 主导“市民数据权益保障体系”建设，依据《个人信息保护法》《数据安全法》设计“用户数据授权-使用-追溯”全流程机制，推出“我的城市数据”小程序，市民可查询个人政务数据使用情况并申请授权，累计服务10万+人次，实现数据使用“零投诉”，提升市民对城市大脑的信任度

某新一线城市智慧水务全域感知与协同调度平台研发及落地项目

• 项目背景：该城市作为人口超千万的新一线城市，面临老旧管网漏损率高达12%、暴雨内涝应急响应慢（平均45分钟到场）、多部门水务数据分散（SCADA、GIS、智能水表等8类系统未打通）的痛点。我的核心目标是从“感知-分析-决策-执行”全链路重构智慧水务体系，担任项目核心设计师，负责需求拆解、技术方案设计及跨水务集团、城管、气象等5部门的协同落地。
• 解决的难题与技术：一是多源异构数据融合难——传统管网GIS数据精度仅85%，无法支撑精准建模；二是老旧管网漏损预测不准——原有统计模型依赖人工经验，误报率达30%。我主导引入Bentley OpenCities三维数字孪生平台，结合无人机倾斜摄影+AI点云分割技术，将管网建模精度提升至97%；同时用LSTM长短期记忆网络算法，融合10年历史漏损数据、实时管网压力及气象预警数据，构建漏损预测模型。
• 核心行动与创新：牵头完成12个行政区、3200公里管网的现场调研与数据标注，设计“感知层（智能水表/压力传感器）- 数据层（时空数据库）- 算法层（漏损/内涝预测模型）- 应用层（调度指挥/应急抢修）”四层架构；针对跨部门协同，制定《水务数据共享目录》，打通气象降雨、交通路况、社区网格等外部数据接口，实现“一张图”展示全域水务状态。
• 项目成果与价值：平台上线后，管网漏损率降至7.8%（年节约水资源约1200万吨），暴雨内涝应急响应时间缩短至15分钟，2023年汛期内未发生大面积积水事件；项目被列为省级“智慧水务示范工程”，推广至周边3个同类城市，我个人因此入选该省“数字水务专家库”。

某地级市智慧城管事件闭环处置系统重构及迭代项目

• 项目背景：该城市原有城管事件系统存在“数据孤岛（各部门事件数据不互通）、流程模糊（12个处置部门推诿扯皮）、预警滞后（仅能事后处理）”三大痛点，我的目标是重构系统以实现“事件全生命周期闭环”，担任技术负责人，负责系统架构设计与功能落地。
• 解决的难题与技术：一是原有系统基于单数据库架构，无法支撑跨部门数据共享；二是事件分类标准不统一——12个部门对“占道经营”“垃圾堆积”的定义差异达40%，导致派单错误率高。我采用微服务架构重构系统，通过RESTful API打通公安天网、环保监测、社区网格等5个外部系统数据；同时主导编制《城管事件分类与编码标准》（含216类事件定义、处置责任部门及时限），用RPA机器人实现事件自动分类与精准派单。
• 核心行动与创新：牵头梳理全市200+个城管高频事件，设计“上报（市民/网格员/摄像头）- 智能分类（NLP语义识别）- 自动派单（规则引擎）- 处置跟踪（GPS定位）- 评价反馈（满意度评分）”全闭环流程；开发“事件预警模块”，用Apriori关联规则算法分析历史数据，提前预测“暴雨天积水点”“高考期间工地噪音”等高频事件，主动推送预警信息至处置部门。
• 项目成果与价值：系统上线后，事件处置率从65%提升至92%，群众投诉率下降40%，跨部门推诿现象减少75%；项目获“2021年度地级市数字化治理优秀案例”，我个人积累了从“旧系统重构”到“业务流程优化”的关键经验，为后续承接更大规模智慧城市项目奠定了基础。

• 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。