职责范围：美团外卖小程序，美团小程序外卖频道，两端的业务迭代及技术规划和落地；

技术路线：单端维护（以前～2021）-->复用（2021～2023）-->工程化（2024～2026）-->平台化（2026～未来）

重点项目：

1、美团小程序外卖频道迁移

背景：2020年8月～2021年2月，美团小程序外卖频道在2020年8月之前采用openh5的方案，此方案在技术上和业务上都存在很大短板，具体如下，在技术层面上，存在性能差，端上关键能力缺失等问题，在业务层面上，存在核心业务指标严重落后问题；

目标：核心业务指标对齐，补齐技术短板；

行动：整体分为三块进行，端上能力打通，容器隔离，动态化

端上能力打通，包含登陆，请求，通信，定位等；

容器隔离，沙箱隔离容器，编译时注入容器，运行时和宿主容器隔离；

动态化，本地开发化借助本地工具上传至云端bundle，在运行时由容器拉取bundle进行渲染；

结果：两年后订单量增长8倍超出预期，各项业务和技术指标对齐外卖小程序；

2、x端一体化

背景：组织结构变动后，小程序人力严重不足，需求量突增，和客户端差了3年需求；

目标：对齐需求，一码多端；

行动：

异构复用：核心页面一体化，组件级+页面级复用，跨安卓，iOS，小程序技术栈复用；

同构复用：外卖小程序和美团小程序外卖频道复用；同技术栈，应用级复用；

结果：订单单渠道增长80%，业务核心指标正向，部分超预期；

鸿蒙app：整体采用同构复用方案，小程序为主，核心页面对性能要求高的使用C++；

3、外卖小程序工程化（外功）

子业务拆分，基建下沉至壳工程，构建升级，doing

4、外卖小程序平台化（内功）

包管理，devops，标准基建等，规划中

• 根据业务需求输出G端行业售前解决方案，完成招投标工作。

• 负责智慧城市项目全链路的管理，产品设计及交付工作。

• 跟踪地理空间行业和其他领域现有与新兴3D可视化技术，探索二三维数据可视化呈现技术。

• 三维数据格式转换工具：作为CIM空间平台工具化产品，用于更好融合不同格式数据。从0到1独立负责该产品前期调研、规划、上线。该工具支持obj、fbx、skp、shp等三维模型数据格式转换和LoD轻量化操作，产品直接复用深圳市空间平台项目数据融合系统。

• 搭建pg数据库，实现各类数据从数据生产，到接入融合发布服务再到数据测试全范围数据管理。

• 利用SQL进行地理数据入库和分析，撰写可行性分析报告和可视化报告，构建地理数据产品。

• 参与建筑测绘项目，负责BIM模型快速建模，与地理数据融合，打造建筑模型和测量数据一体化产品。

• 参与二维管网B/S系统构建及数据更新工作。

• 项目简介

该项目由深圳市大数据研究院牵头，对龙华区数字治理建设现状及改革需求全面调研，分析调研成果，编制行动计划。

• 项目简介

该项目将作为深圳市“数字政府”、智慧城市建设唯一的空间工作底板，实现“地楼房权人”数据的关联集成、可视化和精准化，为城市规划、建设、管理提供统一的基础数据，支撑“数字政府”、智慧城市的公共服务、公共安全、城市治理和智慧产业各领域应用。

• 工作内容

1. 三维建模工程主要负责人：负责室内三维模型、分层分户模型、地下管线和地质三维建模从供应商选择，建设范围确认，数据协调，技术路线敲定，建模标准规范制定，模型切片服务参数确认全过程工作。

2. 制定不同数据模型格式到不同引擎解析方案，制定三维模型到可视化前端引擎展示规则。

3. 可视化系统C/S端和B/S端主要产品经理，负责地下上室内外三维数据及业务数据可视化展示设计及用户培训工作。

4. 参与地楼房权人整合工程，协调全体量地楼房权人相关数据，梳理相关业务知识，参与设计数据库及协同更新系统。

5. 主导房屋分层分户模型、单体化模型和地楼房权人属性信息挂接，地下空间模型与属性信息挂接工作。

6. 参与需求规格说明书等文档撰写工作。

1. 实现室内精模，房屋分层分户模型，地下空间模型，海底地形数据服务发布到B/S和C/S端引擎加载。

2. 制定新型三维测绘模型数据，CAD图纸翻模模型数据，地下模型数据交付标准及实际应用规则。

3. 可视化系统全空间表达，设计业务数据融合及地楼房查询交互方式。

4. 实现全市地楼房权人属性信息与三维模型的挂接及查询展示。

• 项目简介

为验证深圳市可视化城市空间数字平台总体设计，打造空间平台原型系统，验证总体设计技术可行性，提供空间平台工程实施参考支撑。

• 工作内容

1. 负责各模块故事场景设计。

2. 负责原型系统所有数据前期协调，数据清洗、分析和处理，协同后端发布数据服务。

• 工作成果

该系统首次使用B/S与C/S融合，游戏引擎推流方式实现二三维数据的可视化。原型系统得到三位中科院院士认可，验证了空间平台多系统协作的可能，为后续打造深圳市可视化城市空间数字平台提供了有力支撑。

• 项目简介：基于三维点云数据，编写算法自动识别城市车辆数目，判断规划新增停车场必要性。

• 工作内容：- 利用Matlab独立编写knn，k-means和DBSCAN等聚类算法，识别点云中的车辆信息。

• 项目简介：将达姆施塔特市二战前历史地理数据信息化并进行地理分析和可视化。

• 工作内容：使用OCR和Python负责整个达姆施塔特市1900-1945年地址数据的抓取，地理编码，空间分析和可视化。

• 工作成果： 研究成果在欧洲历史学界年会上被得到广泛认可，成果被达姆施塔特市政府采纳并进行实际应用。