袁牧｜全栈开发工程师 / 数据&AI 工程师

• 负责公司整体技术与产研团队管理，带 4 人左右的小团队（前端 / App / 设计 / 实习）。
• 从 0 到 1 搭建多端产品体系：
  • Web 管理端：课程配置、用户管理、学习数据看板；
  • 数据基座后台：业务数据模型设计、数据采集和清洗、统计分析；
  • iOS / Android 客户端：完成第一版上线后，升级为儿童端 + 家长端双 App。
• 亲自负责核心系统架构设计与关键模块开发，保证在资源有限情况下快速落地。
• 推动团队「工具化思维」：
  • 将重复性工作抽象为内部工具与脚本；
  • 引入大模型助手用于内容制作、家长沟通模板生成、题库加工等场景。
• 重视技术资产沉淀：
  • 输出系统架构文档、接口说明、数据字典等，为后续软著/专利申请打基础；
  • 在日常迭代中保持文档与实现同步更新。

• 运营线下咖啡馆 Root Cafe 的同时，自建线上工具与小程序，提高运营效率；
• 个人与小团队一起参加多场黑客松和 AI 应用比赛：
  • 在「第二届中国生成式 AI 应用创新挑战赛」中获二等奖，项目为「面向全球卖家的新品需求研究与多模态情绪分析助手」，调用 YouTube & Amazon 官方 API，做评论与内容分析，生成选品报告与供应链洞察。
• 自研量化交易系统（QMT）：
  • 使用 Python + PostgreSQL + FastAPI（后端）、Vue3 + TS（前端）搭建数据与策略平台；
  • 对接 Tushare / Akshare 等财经数据源，完成从行情数据抓取、清洗、入库到信号生成、风控监控的全链路；
  • 实现「几天~一周」级别的调仓信号产生与条件单导出，强调稳健性与实盘可用性。
• 搭建「知识星球大户文章 → 网页截图 → OCR → 文本 → 结构化语料」工作流，尝试训练「私人投研大户」，为后续模型提供高质量财经观点语料。

• 以产品 + 技术双角色参与公司核心项目，落地多种 AI 应用，包括：
  • 面向律师的 RAG 法律助手（GGB）；
  • 面向商家的选品分析助手；
  • 面向线下门店的热点检测与活动自动化建议工具。
• 通过分析用户行为与热点数据，帮助线下门店实现日营收约 8 倍增长（含 Root Cafe 实战）。

• 负责 EU/SA 地区数据本地化项目的数据仓库（DW）建设：
  • 使用 Kafka + Apache NiFi 构建 ETL 管道，集成 Spark 做分层数据加载；
  • 搭建 Splunk 仪表盘监控数据安全与传输链路；
  • 使用 Jenkins 完成 CI/CD 流水线搭建，提升部署效率与可追踪性。

• 从零开始主导 CRM 系统建设，管理 3 人团队，完成需求分析、架构设计与落地；
• 负责 Danone Indonesia 趋势检测系统：整合多源数据输入（社交、销售、调研等），通过 Power BI / Azure 工具输出洞察；
• 设计数据中心方案，包括数据清洗、仓库建模、OLAP 集成与自动化报表。

• 负责 3 个并行项目的跨团队协作与交付，包括 Q&A Bot 与数据采集项目；
• 与泰国业务方深度沟通，梳理需求、做成本估算与项目计划，对齐技术与业务目标。

说明：此经历主要体现跨国协作与需求沟通能力，可视情况在投递时保留或精简。