具备一定的的软件项目管理经验，能够有效规划、执行和监控项目，且与其他成员进行有条不紊的协作，确保项目按时交付并达到预期目标。

• 熟悉敏捷开发、迭代开发等软件方法，能够高效管理项目进度、风险和质量。
• 具备 LaTeX 写作技能，可以利用 LaTeX 模板编写文档，以及软件建模技能，能够设计软件开发方案。
• 熟悉 Git, SVN, Mercurial 等版本控制工具，以及 Github，Gitlab 等平台操作，能够有效管理代码版本和团队协作。
• 熟练使用项目管理工具（如 Trello），确保项目团队高效协作。

精通现代 Web 开发技术，拥有深厚的工具链和生态系统知识，并在多个项目中担任核心角色，积累了丰富的实战经验。

• 熟练掌握 ES6 和现代 ECMAScript 标准，具备深层次的 JavaScript 编程能力。
• 精通 TypeScript，能够高效构建可维护、可扩展的应用程序代码。
• 熟悉调试工具和测试框架（如 Jest、Ava 等），善于快速定位并解决复杂问题。
• 精通主流前端框架的开发与运维（React.js、Vue、Node/Bun、TailwindCSS 等），能够从零构建高质量的用户界面。
• 拥有独到的审美理论与设计风格理论，擅长 UI/UX 设计，为用户体验赋予视觉与交互上的创新。

专注于后端开发，熟练构建高性能、可扩展的服务端应用，能够在复杂业务场景中提供高效解决方案。

• 精通后端框架（Nest.js、SpringBoot 和 .NET），能够设计并实现高性能架构和 RESTful API。
• 熟练使用 SQL（PostgreSQL、MySQL）和 NoSQL（MongoDB）数据库，能够灵活应对不同数据存储需求。
• 掌握网络身份认证与安全技术，包括 JWT 和 OAuth，确保系统安全性和数据隐私。
• 熟悉云计算平台，能够实现高可用性和扩展性的云端部署。

具备丰富的 Linux 系统运维经验，能够确保服务器的稳定性、安全性与高效性，熟悉系统优化和自动化运维。

• 精通 Linux 命令行工具，能够高效完成用户管理、权限配置和系统调优等操作。
• 熟悉 Web 和应用服务器（Apache、Nginx）的安装、配置与优化。
• 擅长使用 Shell 脚本及自动化工具（如 Ansible、Python）完成复杂任务的自动化管理。
• 熟悉系统监控工具（如 PM2），并具备实施系统安全最佳实践的能力。
• 熟练运用 Docker 和 CI/CD 工具，优化开发与部署流程，实现高效自动化交付。

在桌面应用开发方面具有深厚经验，专注于构建直观、高效且跨平台的应用程序界面。

• 熟练掌握 Electron 框架，能够开发功能强大且具有高兼容性的跨平台桌面应用。
• 精通 C#.NET（包括 WinForms 和 WPF），熟悉 MVVM 设计模式，能够高效开发复杂的桌面应用系统。
• 擅长集成 RESTful API，扩展应用功能并优化用户体验。
• 在 WPF 应用的数据绑定与状态管理方面经验丰富，能够构建动态交互界面。
• 熟悉应用程序的打包与部署流程，确保产品稳定、高效发布。

具备专业的数据库设计与管理能力，专注于优化查询性能、提升数据完整性，并确保高效的数据存储与交互。

• 熟悉 MySQL、PostgreSQL 和 SQLite，能够设计高效的数据库结构并进行复杂查询优化。
• 熟练使用 Prisma ORM，在 TypeScript 项目中实现类型安全的数据库操作。
• 对数据库配置、备份与性能优化有深入理解，能够有效支持大规模数据环境。
• 掌握多种 ORM 工具（如 Knex.js、MyBatis、Prisma），能够灵活应对动态查询构建与数据库迁移需求。
• 熟悉常用的数据库管理工具（如 Navicat 和 DataGrip），能够高效完成日常管理工作。
• 具备完善的数据备份、恢复和抢救策略，确保数据安全。

机器学习是当前人工智能领域的核心技术，涵盖了从传统算法（如决策树、支持向量机）到深度学习（如卷积神经网络、Transformer）的广泛应用。我对机器学习的兴趣主要集中在以下几个方面。

• 模型优化研究高效的训练方法和算法改进，提升模型的训练速度和预测性能。
• 迁移学习探索如何在小样本数据集上高效应用已有模型，解决低资源问题。
• 应用探索将机器学习技术应用于实际场景（如金融分析、图像处理），解决复杂实际问题。

自然语言处理是计算机理解和生成人类语言的关键技术，在语言模型、机器翻译和文本生成等领域发展迅速。我计划结合深度学习技术，掌握语言模型的训练和优化方法，并研究 NLP 在多语言及跨语言领域的应用。同时通过竞赛和研究课题积累相关经验。

• 中文 NLP探索低资源语言环境中的文本处理，针对中文场景优化分词、语法分析及命名实体识别（NER）
• 情感分析与知识抽取将 NLP 应用于实际问题，如社交媒体情感分析和结构化信息提取。

数据挖掘是一门从大量数据中提取有价值信息的技术，广泛应用于推荐系统、社交网络分析及商业决策支持等领域。我计划系统学习数据挖掘算法与相关工具（如 Spark、Hadoop），并通过实践项目，掌握数据预处理、特征提取及模式发现等核心技能，为进一步深入研究提供支持。

• 用户行为分析从用户行为中挖掘有意义的模式，为个性化推荐系统提供支持。
• 推荐系统设计研究推荐算法的设计原理和实现方法，探索个性化推荐的技术路径。
• 知识图谱构建通过结构化和非结构化数据抽取实体及关系，构建智能化信息系统。