负责全市就业困难群体精准帮扶、重点企业用工保障、就业服务质量监测及就业创业政策落地实施，统筹推进‘一人一档’动态管理与就业援助基地建设。

• 主导就业困难人员‘一人一档’精准帮扶工程，运用省就业信息系统与Excel数据透视表建立包含12类187项指标的动态管理台账，针对4050人员、残疾人等6类群体设计‘技能培训+岗位匹配+心理疏导’组合方案；通过GROW职业指导模型开展一对一辅导83人次，解决‘就业意愿模糊’‘技能与岗位错配’等痛点，年度帮扶就业率达89%（较上年提升21%）。
• 牵头重点企业用工保障专项行动，对接本地15家规上制造业企业建立‘用工需求月度采集机制’，运用问卷星线上调研+实地走访双渠道收集岗位信息，搭建包含3200个有效岗位的‘企业用工池’；联合职业院校定制‘订单式’技能培训课程，促成216名学员与企业签订1年以上劳动合同，缓解企业季节性缺工问题。
• 优化就业服务质量监测体系，基于PDCA循环理论设计‘服务满意度-办结时效-就业成功率’三维评价指标，每月抽取200份服务工单开展电话回访；发现‘灵活就业社保补贴申领材料繁琐’问题后，推动将证明材料从7项精简至3项，办理时限从10个工作日压缩至3个工作日，季度服务投诉率下降45%。
• 负责3家市级就业援助基地运营管理，制定‘企业吸纳-社保补贴-跟踪评估’全流程操作规范；引入平衡计分卡工具评估基地效能，重点考核吸纳就业人数（年均增长15%）、稳定就业率（达78%）等核心指标，2家企业获评‘省级示范就业援助基地’。

承担县域就业政策宣传、失业登记管理、就业培训组织及基层就业服务平台指导工作，重点推进高校毕业生与返乡农民工就业服务。

• 主导高校毕业生就业服务季活动，梳理3所本地高校专业分布与2000余名毕业生就业意向，联合企业开发‘见习岗位+基层项目+创业扶持’多元路径；设计‘政策大礼包’电子手册（含就业补贴、档案转移等12项内容），通过微信公众号触达92%目标群体，年度高校毕业生就业去向落实率达94%（超全省平均3个百分点）。
• 优化失业登记服务流程，运用‘互联网+政务服务’模式将线下窗口受理拓展至‘浙里办’APP线上办理，同步开发登记后‘72小时响应’跟踪机制；针对登记后未就业人员开展‘就业需求诊断’，通过SWOT分析匹配公益性岗位与灵活就业机会，年度失业人员再就业率达58%（同比提升17%）。
• 统筹全县就业技能培训资源，联合财政局制定‘培训项目目录’与‘补贴标准动态调整机制’；运用SPSS分析近3年培训后就业数据，淘汰3个就业转化率低于40%的工种，新增直播电商、养老护理等市场需求旺盛的5个新工种，培训后就业率从61%提升至79%。
• 指导12个乡镇（街道）就业服务平台标准化建设，编制《基层就业服务操作手册》涵盖失业登记、政策咨询等8类业务场景；通过‘月度例会+交叉检查’方式督导服务规范，推动基层平台服务差错率从8%降至2%，2个乡镇获评‘省级充分就业示范乡镇’。

负责辖区失业人员登记管理、就业政策宣传、零就业家庭动态清零及社区就业服务平台日常运营，聚焦困难群体兜底帮扶。

• 建立社区失业人员‘红黄绿’分级管理机制：红色为长期失业人员（重点跟踪）、黄色为新登记失业人员（定期回访）、绿色为已就业人员（季度关怀）；运用Access数据库录入237名失业人员信息，设置‘失业时长超6个月’自动预警功能，全年清零零就业家庭11户，动态保持零就业家庭‘随出现随帮扶’。
• 策划‘社区就业服务日’品牌活动，整合辖区商户、社会组织资源提供保洁、家政等12类灵活就业岗位；设计‘就业能力测评问卷’（含沟通能力、学习意愿等维度），匹配岗位与人员适配度，活动累计促成87名居民实现灵活就业，人均月收入增加1800元。
• 开展就业政策‘进楼入户’宣传，针对老年人、残疾人等群体编制方言版政策解读音频，联合社区卫生服务中心在体检活动中嵌入就业咨询环节；全年发放政策宣传页3000余份，解答咨询420人次，政策知晓率从55%提升至82%。
• 协助处理就业困难人员社保补贴申领，梳理‘申请-审核-公示-发放’全流程风险点，制定‘材料清单核对表’与‘双人复核’制度；年度办理补贴168人次，准确率100%，未发生因材料错误导致的补贴延误或退回情况。

粤省事社保待遇资格认证智能升级项目

• 项目背景是广东省退休人员待遇资格认证原有模式依赖线下窗口及单一人脸识别，存在冒领风险（年冒领率约1.1%）、老年群体“数字鸿沟”突出（60岁以上老人认证失败率达22%）两大痛点；我的核心职责是统筹项目全生命周期，包括需求调研、系统重构、跨部门协同及上线后迭代优化。
• 关键难题一是老年群体非结构化数据缺失（如行动轨迹、社交互动等辅助验证信息），传统视觉AI模型对高龄、病残老人的识别准确率不足90%；二是基层工作人员需手动录入大量辅助材料，操作复杂度高导致推广阻力大。我选择融合“生物特征+行为轨迹+社区生态”多模态数据，引入迁移学习算法优化小样本下的老年人群体模型，并基于低代码平台开发“粤省事”端“一键认证”轻应用。
• 核心行动包括：1）联动11个地市社保经办机构开展4轮基层蹲点，梳理出老人“怕泄露隐私、不会操作、行动不便”三大核心诉求，针对性优化隐私协议弹窗及语音引导功能；2）对接省通信管理局获取脱敏手机信令数据，联合社区网格员系统采集老人参与公益活动、就医等行为数据，扩充训练集至120万条；3）设计“认证失败人工兜底”流程，将网格员核查任务推送至“粤政易”，实现“线上认证+线下兜底”闭环。
• 项目成果：认证准确率从89%提升至98.7%，年冒领金额下降76%（约1.3亿元）；60岁以上老人认证耗时从15分钟缩短至2分钟，认证成功率提升至96%；系统覆盖全省120万企业退休人员，被省人社厅列为“数字政府”民生示范项目，推广至周边3个省份。我个人主导的“多模态老年认证模型”获国家版权局软件著作权。

广州市灵活就业人员社保参保精准扩面项目

• 项目背景是广州市灵活就业人员超350万，但社保参保率仅38%，主要问题是底数不清（数据分散在市场监管、税务、民政等8个部门）、参保意愿不明；我的职责是牵头数据整合与精准施策，目标是通过数据治理识别未参保群体，提升参保率。
• 关键难题一是跨部门数据格式不统一（如市场监管的“个体工商户”与税务的“灵活就业纳税人”标签冲突），二是灵活就业人员流动性大（月均变更居住地址率达15%），传统静态标签无法反映参保意愿。我采用联邦学习技术在不共享原始数据的前提下整合跨部门数据，构建“职业属性-收入水平-政策认知”三维画像模型，同时接入网约车、外卖平台实时位置数据更新人员状态。
• 核心行动包括：1）制定《灵活就业人员数据清洗规则》，统一12类关键字段定义（如“月均收入”“从业时长”），清洗无效数据32万条；2）通过模型识别出“月收入超5000元、无企业职工社保、连续3个月未变更居住地址”的高潜力未参保群体，形成23万条精准名单；3）联动街道办、平台企业开展“点对点”宣传，针对外卖骑手推出“参保即赠意外险”激励政策。
• 项目成果：精准触达率达85%，新增参保人数8.9万，参保率提升至56%；降低社保基金潜在缺口约1.2亿元（按灵活就业人员平均缴费基数测算）；我牵头编制的《灵活就业人员社保参保精准扩面操作指南》被纳入广州市人社局标准化流程，项目获“广东省人社数据治理优秀案例”。

• 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。