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Yu Zhang

@yuzhang

生物信息工程师,擅长深度学习与多组学建模,交付高准确率预测与云端AutoML产品。

China
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What I'm looking for

我希望在以数据与模型驱动的团队中继续深耕生物信息与机器学习:把多组学/序列问题工程化落地,持续提升模型性能与可解释性,并参与云端AutoML产品与端到端交付。

我是一名生物信息工程师,专注把深度学习方法落到复杂业务与科研问题上,尤其擅长从异构序列与多组学数据中提炼可解释、可验证的预测能力。

在实习期间,我围绕“基于深度学习的蛋白质相互作用预测”提出“双流特征融合”结构,将TCR序列与新抗原编码嵌入统一空间;通过通道注意力CNN优化空间特征筛选,在小样本(<500)场景下AUC提升19%,独立验证集预测准确率达85.80%。我负责从数据清洗、特征工程、模型实现到可视化展示的全流程开发。

在工作中,我主导蛋白-代谢-转录多组学跨维度整合项目,使用PCA/CCA等多变量统计模型完成数据降维与疾病分型建模,并实现关键生物标志物筛选准确率提升20%;同时基于差异代谢物与临床指标构建疾病早期诊断模型,AUC达到0.95,并优于客户基线模型16%。我还设计纵向时间序列分析框架,识别出3个关键预后因子。

我同样重视工程化与产品化:负责云端AutoML工具链搭建,封装并集成LR/SVM/RF等10+算法,实现模型自动训练与评估,支持可视化参数调优与零代码建模流程,并通过单元测试与流程验证保障交付质量。

Experience

Work history, roles, and key accomplishments

Current

生物信息工程师

上海中科新生命生物科技有限公司

Nov 2023 - Present (2 years 7 months)

主导蛋白-代谢-转录多组学跨维度数据整合与疾病分型建模,关键生物标志物筛选准确率提升20%;基于差异代谢物与临床指标构建疾病早期诊断模型,AUC达0.95,较客户基线模型提升16%。同时设计纵向时间序列分析框架识别3个关键预后因子,并搭建云端AutoML工具链,封装10+算法支持可视化参数调优与零代码建模流程。

生物信息学实习生

上海市生物医药技术研究院

Jul 2021 - Jun 2023 (1 year 11 months)

围绕深度学习蛋白质相互作用预测开发“双流特征融合”结构,并用通道注意力CNN优化空间特征筛选;在小样本(<500)场景下AUC提升19%,独立验证集准确率达85.80%。负责从数据清洗、特征工程、模型实现到可视化展示的全流程开发(Python + PyTorch + Flask)。

Education

Degrees, certifications, and relevant coursework

上海理工大学 logo

上海理工大学

Master of Science, Electronic Information

2020 - 2023

Completed a master’s program in Electronic Information at Shanghai University of Science and Technology from 2020 to 2023.

江西科技师范大学 logo

江西科技师范大学

Bachelor of Engineering, Computer Science and Technology

2016 - 2020

Completed a bachelor’s program in Computer Science and Technology at Jiangxi Science & Technology Normal University from 2016 to 2020.

Tech stack

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