经历

负责Thrasio目录运营的主数据管理：我主导NetSuite目录及渠道数据模型、自动化SKU工作流、搭建团队BI报表体系，并在NetSuite及下游系统中设定数据质量标准。我与目录、采购、供应链和技术团队跨部门协作，并指导团队成员掌握数据自动化与分析工具。

• 将SKU创建和更新工作流重建为全栈Streamlit应用，使用Gemini CLI作为AI编程智能体完成开发，平均SLA从24小时缩短至30分钟（降幅95%），并将原本需要两人协作的工作缩减为一人即可完成。
• 自动化多步骤数据验证和NetSuite集成，每位分析师每周估计减少5小时的手工电子表格工作。
• 为内部工具实施Google OAuth身份验证，为MDM团队成员提供安全的基于角色的访问控制。
• 主导NetSuite目录及渠道数据模型的重建，通过Gemini CLI逆向分析缺乏文档的遗留工具，进而重新建立了目录数据的单一数据源。
• 编写并重写了3份MDM标准操作程序（SKU创建/更新、尺寸重量校验、3PL主查找维护），将尺寸重量校验在2025年全年所有出库采购订单上的覆盖率提升至100%。
• 搭建了团队的Power BI及Looker Studio KPI仪表板（SKU维护、亚马逊订单到收款、Stord月度交易），并主导团队从Power BI迁移至Looker Studio。
• 组织Google Apps Script自动化、Looker Studio和GitHub等内部培训，帮助同事搭建自己的数据管道和仪表板，减少了一项重复性的手工数据上传下载工作。

供应链业务分析师，负责支持采购、计划和仓储团队的BI仪表板、临时报告和数据质量工作。

• 为采购团队构建Power BI仪表板，涵盖库存水位和采购订单追踪，以Azure SQL和Business Central Web Services为数据源。
• 通过标准化BI层的数据获取方式和查询模式，将报告刷新时间缩短50%。
• 通过协调营销、计划和仓储团队，维持采购订单95%的准时交付率。
• 识别并纠正预售和供应链报告中的KPI计算错误，每年约节省7万美元成本。

管理组织数据库，维护客户记录的数据完整性，并使用MS Office和ERP系统为运营和销售团队提供技术支持。

• 在Excel和ERP中构建运营和销售报告，减少手工查询时间。
• 使用SQL、Excel和Python对内部数据集进行公司特定趋势建模，将数据处理效率提升10%。

在2023年大温哥华生命接力活动（卑诗省本拿比）中，以英语和普通话为100余名捐助者和参与者提供双语服务。

• 协调2023年大温哥华生命接力活动（本拿比中央公园天鹅监护运动场）的布置和参与者支持工作。
• 以英语和普通话为参与者翻译活动流程和后勤信息。

为编程智能体会话打造的Andon式实体状态灯，由Claude Code和Codex CLI双方的钩子（hook）事件自动驱动，让我离开终端后仍能一眼看出智能体是在工作、等待，还是卡住了。项目从3颗LED的电路板原型，发展成搭载10颗可独立寻址LED的自定义PCB、3D打印外壳，以及发布到PyPI、配一键式Windows安装程序的主机CLI，还有一个翻译成4种语言的文档与宣传网站。

• 设计了5种状态的通信协议和固件看门狗（RP2040/C++），驱动自定义PCB上10颗可独立寻址的LED，一旦主机端程序崩溃，会安全降级为独立的「失联」颜色，而不是静默卡死。
• 发现并修复了异步钩子执行导致的竞态条件：延迟的后台命令可能会悄悄覆盖之后本应生效的正确状态，这个问题只有在真实会话负载下才会显现。
• 将钩子集成从Claude Code扩展到第二个智能体Codex CLI，改动全部停留在主机端，复用同一套通信协议和固件：无需重新烧录即可支持第二个智能体。
• 把项目从电路板原型推进到自定义PCB和3D打印外壳：制作、组装并在真实硬件上端到端验证了5台设备。
• 将主机CLI打包发布到PyPI（`andon-light`），并提供一键式Windows安装程序（PyInstaller + Inno Setup），Linux上两条命令即可完成安装，Windows上则是引导式图形界面。
• 设计并搭建了配套的文档与宣传网站（Next.js，静态导出），涵盖安装指南、钩子参考和故障排查文档，翻译成英语、日语、简体中文和繁体中文4种语言。

使用Next.js 16 App Router、Tailwind v4、shadcn/ui、MagicUI及@react-pdf/renderer构建的静态生成作品集网站，支持服务端PDF生成。

Streamlit网页应用，将SKU更新或创建请求从校验到NetSuite更新再到邮件通知整合为单一工作流，取代了原有的分散式多步骤电子表格流程。

• 使用Gemini CLI作为AI智能体完成架构设计、实现与代码审查，并在实践中摸索出智能体编程哪些环节仍需人工把关。
• 在Thrasio内部"自动化奥运会"竞赛中荣获第一名，该竞赛面向团队自建的自动化工具。

与NetSuite管理员和技术团队合作，主导跨部门项目，整合此前因多个已淘汰工具和各团队自建映射表而分散的目录数据。撰写了ERD到NetSuite的映射分析、实施计划及业务规则，涵盖渠道列表、商品渠道列表关联表、履约节点，以及品牌→品类→群组→类型分类层级等一系列自定义记录，并对商品、客户和部门等原生记录进行了定制。

• 设计ERD并将其转化为完整的NetSuite实施计划，包括原生记录定制及7种新的自定义记录类型。
• 通过Gemini CLI逆向分析缺乏文档的遗留代码、追溯关键但非正式的数据来源，恢复并重新实现了已淘汰内部工具中的数据结构，找回了公司已经失去的功能。
• 为每个自定义记录编写了字段级业务规则和数据归属文档，明确了目录、品牌管理和销售团队后续的数据维护方式。

为供应链运营卓越团队设计并构建了Power BI仪表板，涵盖MDM SKU维护KPI、亚马逊订单到收款交易合规流程以及Stord月度3PL交易数据，随后配合公司技术栈调整，主导团队将这些仪表板迁移至Looker Studio。同时开发了一个Python/Snowflake数据管道，可按需将数据抽取推送至Google Sheets，替代了临时报表需求中的人工SQL导出。

• 交付3个生产环境Power BI仪表板，涵盖MDM SKU KPI、亚马逊订单到收款合规及Stord月度交易。
• 将团队BI报表从Power BI迁移至Looker Studio，统一采用表关联和交叉筛选，保持查询的可维护性。
• 开发Python GUI工具，从Snowflake（dbt建模的数据集市）抽取数据并自动推送至Google Sheets，用于临时报表需求。

主导了一系列数据质量提升项目，解决NetSuite活跃SKU目录中命名不一致、商品属性校验不完整以及HTS（协调关税编码）不准确等问题。编写Python脚本审查并统一SKU命名格式，制定了考虑包装类型差异的新商品属性校验标准，并搭建了将NetSuite HTS编码与QA校验值进行核对的审核流程。

• 统一了活跃目录中的SKU命名规则，以结构化、可自动化的格式取代了此前执行不一致的流程。
• 制定了涵盖包装类型差异的新商品属性校验标准，并被采纳为新的MDM校验规范。
• 搭建了将NetSuite HTS编码与QA校验值进行核对的审核流程，自动过滤已正确、未审核及重复的SKU，使更新工作只聚焦于真正需要处理的条目。

一款可解析原始星际公民Game.log文件并生成有意义统计数据和事件摘要的Streamlit应用，帮助玩家快速回顾会话表现，无需手动翻阅日志。

• 解析并展示游戏会话KPI，包括会话时长、死亡次数和行进记录。
• 帮助玩家即时定位每次游戏内事件的死亡原因。

与温哥华总医院数据分析师合作，基于2017至2022年收集的犬类筛查数据，构建预测CDI暴发的聚类模型。

• 使用R对5年犬类筛查和感染记录进行聚类和相关分析，构建CDI预测模型。
• 在Tableau中提供探索性和风险分析，揭示犬类警报频率与CDI病例数的相关性。

使用Box-Jenkins方法和动态回归方法，对SteamDB数据（2020-2022年）拟合乘法季节性ARIMA模型，生成6个月服务器使用量预测。

• 使用R拟合周期为7天的季节性ARIMA(2,1,2)×(0,1,1)模型。
• 预测同时在线玩家峰值9,487,428人，实际值为9,484,341人，准确率达99.97%。

通过地理空间聚类确定新疫苗接种站的最优位置，综合利用香港政府20个普查数据集和5个独立来源的数据。

• 使用R和Alteryx整理来自香港政府和5个独立来源的20个关系型普查数据集，为团队节省10小时数据准备时间。
• 在Tableau中优化地理空间可视化，开发期间每天为项目团队节省约2小时工作时间。

利用OpenStreetMap数据分析大温哥华地区的设施密度和分布情况，构建预测平均区域家庭收入的模型。

修习统计建模、机器学习、数据系统及应用数学等课程，并与行业和医疗合作方开展毕业设计和研究项目。

• 院长嘉许名单 2021
• 温哥华沿岸卫生局：犬类关怀项目（与温哥华总医院数据分析师合作进行CDI预测）
• Steam服务器使用量预测（季节性ARIMA时间序列研究）