南洋理工大学
数据科学 · 硕士
↗张笑笑 · XIAOXIAO ZHANG
数据科学硕士,专注于数据链路、增长分析与可信 AI 应用。我喜欢把零散问题整理成可复用、可验证、真正被业务使用的解决方案。

我能连接的三件事
EDUCATION
数据科学 · 硕士
↗信息管理与信息系统 · 本科
↗ABOUT
我负责数据链路、指标建模、增长实验与数据治理工具:从埋点采集和 ADM 指标层,到循环贷款、Mastercard 字段改造、SHEIN 联名卡链路,再到 Dify 字段血缘助手。核心工作不是产出一张报表,而是把数据做成稳定、可复用、能进入业务决策的工作流。
EXPERIENCE
StoriCard Fintech
建设 ETL、指标层和增长实验链路;完成 Wallet Home 看板性能优化,并开发字段级数据血缘 AI 助手。
Continental–NTU Corporate Lab
设计缺陷注入流程,完成面向 EARS 生成的 Prompt 与评测工作流,为技术文档与专利申请工作提供支持。
满帮集团
基于 Spark 与 Hive 优化 3,000+ SQL 任务,通过分区过滤、Shuffle 调优和数据倾斜治理缩短关键任务运行时间。
SELECTED WORK
用 Dify Chatflow 承接自然语言问题,工具层完成血缘元数据的展平、过滤与去重,让数据同事查询字段上下游依赖。
MVP 已完成 · 飞书交互↗围绕沉睡周期建立用户分层、实验链路与转化看板,让策略讨论从总体数字进入人群、路径与观察窗口。
覆盖 9,000+ 用户↗拆分普通卡与担保卡的 Offer → NAB → 首单路径,定位低效环节,并支持停止面向担保卡的无效 AI 外呼。
约减少 10% 无用外呼成本↗用 Codex 把简历、JD、面试纪要与项目证据整理为可追溯的 Markdown 知识库,生成针对岗位的面试准备与行动计划。
持续迭代中↗AI IN MY DAY
Codex · Dify · DeepSeek · ChatGPT · Claude
我用 Codex 搭建了本地优先的求职第二大脑:把零散的简历、JD、面试记录和项目笔记按来源归档,再生成可追溯的岗位匹配、面试冲刺与复盘材料。AI 负责结构化和检索,我负责事实校验与最终判断。
在字段血缘助手中,LLM 负责理解问题和补齐查询参数;确定性的工具层负责读取、过滤和校验血缘数据。这样既保留自然语言体验,也避免模型猜测数据依赖。
LOCAL AI PROJECT
它运行在我的本地电脑中,把简历、JD、面试记录和项目笔记整理成可追溯的 Markdown 第二大脑。这个公开页面只介绍项目结构与工作流程,不连接私人知识库,也不提供上传或聊天入口。
my-second-brain/
├── raw/ 原始资料,保留来源
├── schema/ 处理规范与模板
├── brain/ 已确认的可追溯输出
└── skills/ 可复用工作流
判断资料类型,保留原文件与来源。
区分事实、推断和待确认项。
输出岗位匹配、面试准备、项目故事与复盘。
SKILLS & LIFE
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RÉSUMÉ
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