参与面向客服工单的文本分类辅助模块开发，协助整理约1.2万条脱敏工单样本，用Python与Pandas完成清洗、去重和标签校验，并基于scikit-learn训练基线模型。在组内算法工程师指导下对比三种特征方案，于固定测试集（约2400条）上使宏平均F1由0.71提升至0.79；协助编写数据说明与实验记录文档，每周参与需求对齐和结果复盘会，推动测试用例补充。