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HI简历
气象算法工程师
18800000000hi@hicv.cn应届生北京
个人总结
意向岗位为气象算法工程师。硕士阶段围绕降水与风场预测开展深度学习建模，熟悉CNN、Transformer结构，常用PyTorch完成训练与调参；能使用Python与Linux处理雷达、卫星及观测站多源数据，完成时空对齐与特征构建。参与过数值模式输出分析，有论文与竞赛经历，习惯用实验记录和误差分析推动模型迭代。
教育经历
示例大学
2023年09月-2027年06月
大气科学、计算机、数据科学、数学统计、物理 本科 本科
主修大气科学、数据科学与数学统计相关课程，包括动力气象、统计学习、深度学习与科学计算。课程项目中完成雷达回波短临外推与温度订正实验，负责数据预处理、模型搭建与误差评估，形成可复现的实验报告与代码。
工作经历
某人工智能实验室
2025年03月-2025年06月
气象算法实习生 气象算法研发组
参与雷达回波与地面观测站数据融合的短时降水预测课题，协助完成NetCDF与雷达格点数据的清洗、时空对齐和样本构建；在Linux环境下用Python与PyTorch搭建ConvLSTM基线，负责训练脚本调试与验证集评估，并与算法同学一起复盘误差分布。在组内回放测试集上，协助将1小时降水预测的CSI较基线提升约6%，相关流程整理为组内数据规范文档。
项目经历
多源气象数据短时降水预测课程项目
2024年09月-2025年01月
算法负责人
课程项目中以雷达回波、卫星云图和站点降水构建多源输入，目标是预测未来1小时逐10分钟降水。负责用Python完成数据对齐与归一化，基于PyTorch实现CNN与Transformer编码器对比实验，在Linux服务器上管理训练与日志。在课程自建测试集（约800个样本）上，融合模型较单一雷达输入基线MAE降低约9%，并输出实验报告与消融分析。
气象要素时空插值个人项目
2023年10月-2024年05月
独立开发
个人项目针对稀疏观测站温度与风场，尝试用图神经网络结合空间邻接关系做插值补全。独立完成数据爬取清洗、特征构造与模型训练，用PyTorch实现GCN与MLP对照，并在Linux上编写可复现实验脚本。在留出的20%站点样本上，GCN方案较反距离加权插值RMSE降低约7%，同时记录不同邻接半径下的指标变化，形成复盘文档。
社团和组织经历
学生发展中心
2023年09月-2024年06月
项目与活动负责人 学生组织
在校气象数据智能分析课题组担任学生负责人，统筹雷达、卫星与观测站多源数据的清洗与版本管理，组织每周组会排期并同步实验进度，推动各阶段节点按期交付；牵头深度学习技术分享，汇总问题清单并跟进分工，保障融合实验稳定复现。
荣誉奖项
全国大学生数学建模竞赛省级二等奖
校级优秀科研项目成员
其他
- 技能: 熟悉Python与Linux环境下的数据处理与模型训练流程，能使用PyTorch实现CNN、Transformer等深度学习模型并完成调参与评估。; 掌握雷达、卫星、观测站多源气象数据的清洗、时空对齐与特征构建方法，了解NetCDF格式及数值模式输出分析。; 熟悉NumPy、Pandas、Scikit-learn等工具进行特征工程与模型评估，具备Git版本管理与实验记录习惯。
- 证书: CET-6
- 语言: 英语：可阅读气象与深度学习英文文献，能撰写英文实验说明；普通话标准。
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