温嘉琪

 

 

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📍 Munich

个人简介

核心能力

关键成就

• 慕尼黑工业大学TUMSelect精英网络成员 - 学术表现前10%

• GMV增长160% - 主导百万级用户旅游平台转型

• 上线5+应用 - 全栈产品获得真实用户采用

• 投资组合收益27.56% - 机器学习驱动策略（超越基准15.2%）

• Google ADK黑客松 - 48小时内构建多智能体数据交易平台

工作经历

• 主导战略转型：基于30+用户深度访谈，从预订工具转向旅游平台

• 重新设计核心用户体验：采用"时间优先"范式，转化率从8.7%提升至19.2%(超过行业15-20%)

• 推动GMV增长160%：重构用户决策路径，优化供需匹配算法，提升平台交易效率

• 构建资源分配算法：新教练留存率提升53%，收入不均衡降低35%

• 管理12人跨职能团队(产品、设计、技术、运营)，采用敏捷开发方法

• 上线"模拟考试草稿板"功能 - 通过用户研究实现47%采用率，留存提升42%

• 创建用户分层框架(2×2矩阵)，成为公司产品规划标准工具

• 推出IP品牌策略("小鲸"形象)，首周留存率提升12个百分点

• 设计A/B测试框架进行功能验证 - 避免低价值项目的资源浪费

• 与8人开发团队协作，实施AI驱动的实时反馈练习模式

技术项目

• 构建端到端自动化数据市场，使用Google Agent Development Kit和Gemini 2.0

• 实现85%匹配准确率，通过语义理解处理自然语言数据请求

• 实施A2A协议，智能体间通信成功率95%

• 将数据获取时间从数天缩短至分钟级，通过智能体协调

• 解决"每日8小时求职搜索"痛点，全自动化流水线日处理1000+职位

• 构建AI驱动匹配系统(Google Gemini)，相关职位推荐准确率80%+

• 开发创新匹配算法，针对德国市场"隐性要求"(语言/文化适配)

• 生成个性化求职信，相比通用模板响应率提升20%

• 创建交互式学习体验，服务50+活跃用户，支持多语言

• 实施异步架构，处理并发会话响应时间<2秒

• 集成微软Edge TTS，提供沉浸式语音体验和对话练习

• 设计模块化系统，便于新增语言和学习场景

• 开发引导式可视化应用，使用Next.js 14和OpenAI集成

• 构建对话式AI流程，多轮对话实现个性化场景探索

• 实现用户数据持久化，使用Vercel Postgres保障会话连续性

• 创建响应式设计，优化移动端优先用户体验

教育背景

• GPA: 1.6/5.0 (德国体系；相当于美国4.0制的3.4，前15%)

• 相关课程： 计算机科学导论(1.0)，机器学习(1.0)，商业分析(1.7)

• 研究项目： 领导3人团队构建机器学习投资组合优化模型(夏普比率：1.87)

• GPA: 84/100 (前20%) • 开发"回声日记"行为研究小程序

语言能力与其他