LI Junxing

李俊星 Jasen

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🙋 Profil

Ingénieur de recherche issu des mathématiques et de la statistique, je travaille à l’intersection de l’ingénierie de recherche quantitative, de l’infrastructure de données financières, du post-traitement en vision par ordinateur et du déploiement d’agents IA en entreprise. Je peux mener un problème de sa définition et de sa validation expérimentale jusqu’à des workflows reproductibles de données et de modèles, à la livraison technique et à la documentation destinée aux utilisateurs.

Ma pratique actuelle combine les plateformes de données quantitatives et la recherche de signaux, l’ingénierie de recherche autour de RankSEG pour la segmentation d’images et la conception concrète de workflows avec des agents IA. Je privilégie les systèmes testables, reproductibles et utiles dans des environnements réels.

Domaines actuels : ingénierie de recherche quantitative, infrastructure de données financières, plateformes de recherche, services de données de marché et solutions IA / automatisation par agents.

🌈 Équilibre des couleurs

Couleur  Part    Barre            Signification
-------  ------  ---------------  ---------------------------------------------
Noir     40,6 %  ████████░░░░     Autonomie, réalisations, exécution stratégique
Bleu     26,9 %  █████░░░░░░░     Compréhension, maîtrise, profondeur analytique
Rouge    14,4 %  ███░░░░░░░░░     Intensité, franchise, résistance à la pression
Blanc    12,7 %  ███░░░░░░░░░     Structure, ordre, stabilité
Vert      5,4 %  █░░░░░░░░░░░     Connexion, sensibilité émotionnelle, harmonie

Mon profil est fortement noir-bleu : l’action associée à l’analyse.

• Le noir se manifeste par l’élan, l’autonomie et une tendance à faire avancer les choses.
• Le bleu apporte précision, curiosité et goût pour le fonctionnement réel des systèmes.
• Le rouge traduit une certaine aisance sous pression, la franchise et l’intensité.
• Le blanc est présent, mais secondaire : j’apprécie la structure lorsqu’elle améliore l’exécution.
• Le vert est le moins marqué : je suis moins spontanément orienté vers l’ambiance émotionnelle ou la recherche du consensus.

Schéma central

Je donne le meilleur de moi-même lorsqu’il y a un problème difficile, une contrainte réelle et suffisamment d’espace pour réfléchir clairement.

Je suis attiré par les environnements où la rigueur compte, où la complexité n’est pas évitée et où les résultats se jugent à leur tenue en pratique. Je fais davantage confiance aux méthodes testables, reproductibles et ancrées dans le réel. Je préfère construire un système fonctionnel que produire une description convaincante d’un tel système.

Dans une équipe, je contribue souvent par la résolution de problèmes, la structuration et l’exécution. Je ne commence pas toujours par la chaleur ou la visibilité, mais je prends soin du travail en le rendant fonctionnel, en réduisant l’ambiguïté et en portant les tâches difficiles jusqu’au bout.

Référence

• Résultat SoulTrace : https://soultrace.app/en/results/48093f7c-7980-4f83-97a2-e5b8df3a103f

🎓 Formation

• City University of Hong Kong (Sept. 2025 – Oct. 2026)
  Master of Science en statistique

• Qingdao University of Technology (Sept. 2020 – Juin 2024)
  Licence de sciences en mathématiques et mathématiques appliquées

💼 Expériences de Stage & Recherche

Sika China

Stagiaire en agents IA | Avr. 2026 – Juil. 2026

• Intervenu sur le support de produits IA, les solutions internes, l’automatisation des données et les opérations pour des workflows répétitifs dépendant de l’expérience.
• Transformé des besoins métier peu formalisés en entrées structurées, règles, conceptions d’agents et de skills, MVP, boucles de retour et critères d’acceptation.
• Accompagné le déploiement d’agents, l’adoption par les utilisateurs, la formation, la documentation SOP et la création d’éléments de workflow réutilisables, dans les limites appropriées pour les informations métier.
• Construit et adapté des automatisations pratiques pour le traitement des données, la recherche de connaissances, le reporting et les présentations, en conciliant qualité visuelle, éditabilité et réutilisation.

The Chinese University of Hong Kong (CUHK)

Assistant de recherche à temps partiel | Fév. 2026 – Présent

• Piloté l’ingénierie de recherche et le déploiement de l’algorithme de post-traitement de segmentation d’images RankSEG, de la lecture du code source et de la reproduction des expériences à l’adaptation des frameworks, l’intégration de l’inférence et de l’évaluation, et le packaging d’environnements de cluster.
• Développé l’intégration de RankSEG dans les workflows de segmentation sémantique, notamment avec mmsegmentation, PaddleSeg, Hugging Face Transformers et des chemins d’adaptation à la famille SAM. Conçu des interfaces pour transmettre les tenseurs de scores des modèles au post-traitement orienté Dice/IoU sans réentraînement.
• Mis en place des workflows reproductibles d’évaluation, de journalisation et de suivi des résultats afin d’améliorer la comparabilité des expériences, le débogage et la stabilité de la reproduction.
• Packagé des environnements Singularity + Slurm sur le HPC de CUHK et préparé des templates réutilisables pour les expériences multi-GPU.
• Contribué publiquement à l’écosystème RankSEG avec les PR #19 pour Transformers, PR #20 pour l’intégration SAM et PR #22 pour la documentation d’intégration, ainsi qu’avec la PR #2 pour MONAI.

Zhejiang Mingce Asset Management Co., Ltd.

Stagiaire en architecture quantitative | Sept. 2025 – Avr. 2026
Ingénierie de recherche quantitative et infrastructure de données financières

• Construit une plateforme de données de recherche couvrant environ 8 ans d’historique et les 40 cryptoactifs numériques les plus liquides, avec données OHLCV à la minute et quotidiennes, indicateurs on-chain et facteurs dérivés.
• Géré environ 170 millions d’enregistrements de marché à la minute, 3 000 features candidates et près de 20 Go de données Parquet. Réorienté l’architecture vers Parquet + stockage objet compatible S3 + DuckDB/Polars, avec MySQL pour les métadonnées, l’état des tâches et les signaux courants.
• Partitionné les données par actif, fréquence, année et date ; ajouté collecte incrémentale, écritures par partition, validation et sauvegardes dans le stockage objet. Les requêtes de recherche typiques sont passées de 1–3 minutes à 5–15 secondes, tandis que la mise à jour et la sauvegarde quotidiennes restaient sous 10 minutes.
• Refactoré R Markdown et des scripts Python/R dispersés en pipeline de recherche Python–R–SQL configurable pour l’entraînement, l’inférence, la validation glissante, le backtesting et les expériences reproductibles multi-actifs.
• Utilisé LightGBM, XGBoost, MAVE et VAE pour la prédiction directionnelle à 7/14/28 jours et l’apprentissage de représentations. Un résultat de validation glissante hors échantillon, propre à une phase donnée, a atteint environ 65 % de précision directionnelle ; ce n’est pas une performance universelle.
• Mis en place des couches standardisées de livraison des signaux et de gestion des modèles, renvoyant prédictions, expositions factorielles et poids de stratégie via des interfaces API/JSON.

🔬 Expériences de Projets

Modélisation Statistique des Cotes et Comportements de Paris du Hong Kong Jockey Club

Initiateur du projet | Oct. 2025 – Déc. 2025
Projet de cours CityU

• Collecté et nettoyé des données historiques de courses, de cotes et de types de paris, puis appliqué l’inférence et l’apprentissage statistiques aux scénarios place et place Q.
• Petit projet de recherche réalisé dans le cadre d’un cours de CityU ; les résultats ne doivent pas être interprétés comme une capacité stable à parier ni comme des rendements en conditions réelles.

Étude Expérimentale sur la Résistance au Cisaillement des Sols Non Saturés

Membre clé | Subvention de la Fondation Nationale des Sciences Naturelles de Chine
📄 Article (Rock and Soil Mechanics)

• Implémenté l’ajustement en MATLAB avec une précision supérieure à 98 %, puis réécrit les fonctions principales en C pour plus de 200 000 points et environ 300 % d’efficacité supplémentaire.
• Utilisé Python / Origin pour l’analyse et la visualisation, et contribué à deux résultats de brevets liés à des équipements.

Étude sur la Génération de Fractales Multi-règles

Mémoire de fin d’études distingué

• Construit un modèle de génération de fractales multi-règles fondé sur des systèmes dynamiques complexes, avec rendu temps réel et visualisation interactive.
• Utilisé Taichi / Python pour l’accélération GPU, avec une amélioration d’environ 100× par rapport à l’implémentation initiale.

Modélisation Épidémiologique du COVID-19

Projet de modélisation mathématique | Mars 2022

• Construit un modèle SIERR-T intégrant la dynamique des médias et des rumeurs, puis réalisé une analyse de sentiment et des rumeurs dans des commentaires Weibo.
• Analysé les effets des politiques à l’aide des données OxCGRT.

📚 Publications & Brevets

• [J.1] NIU Geng, ZHU Xiao-feng, LI Jun-xing, LÜ Meng-yuan, AN Li-qi, CHEN Zi-han. (2022). Experimental study on shear strength of unsaturated soil over a wide suction range and its prediction. Rock and Soil Mechanics, 44(12), 3349–3359. DOI: 10.16285/j.rsm.2022.2005. (IF=3.721, EI, CA, JST, CSCD, Peking University Core Journal)
• [P.1] NIU Geng, LI Jun-xing, ZHU Xiao-feng, TAN Yong-ming, MIAO Yu-song, ZHAO Shi-jun, WU Di. (2024). Triaxial Apparatus for Unsaturated Soil Based on Dialysis Method Suction Control. Chinese Patent, CN117368002A. Application No. CN202311298912.7, Application Date: 2023-10-09, Publication Date: 2024-01-09.
• [P.2] NIU Geng, KONG Liang, ZHU Xiao-feng, LI Jun-xing, AN Li-qi, LÜ Meng-yuan, CHEN Zi-han. (2022). Direct Shear Apparatus for Unsaturated Soil with Erosion Monitoring and Control System. Chinese Patent, publication CN115452613A; grant CN115452613B. Application No. CN202211220042.7, Application Date: 2022-10-08, Publication Date: 2022-12-09.

🏅 Distinctions & Récompenses

• 🥈 Compétition Chinoise de Mathématiques (CMC), Deuxième Prix National (janv. 2023)
• 🥈 Concours de Modélisation Mathématique CUMCM, Deuxième Prix du Shandong (nov. 2022)
• 🥈 Compétition Provinciale de Mathématiques du Shandong, Deuxième Prix du Shandong (nov. 2022)
• 🥉 Défi de Modélisation Mathématique MathorCup, Troisième Prix National (mai 2022)
• 🥈 Compétition Provinciale de Physique du Shandong, Deuxième Prix du Shandong (nov. 2021)

🛠 Compétences

Points forts de la stack

• Recherche quantitative : Pandas, NumPy, Polars, DuckDB, LightGBM, XGBoost, MAVE, VAE, validation croisée de séries temporelles, validation walk-forward et backtesting.
• Infrastructure de données : Apache Parquet, stockage objet compatible S3, MySQL, Redis, livraison JSON/API, pipelines de données partitionnés et incrémentaux.
• Ingénierie de recherche : PyTorch, Hugging Face Transformers, MMSegmentation, PaddleSeg, MONAI, TorchGeo, nnU-Net, TotalSegmentator.
• Systèmes et livraison : Linux/Unix, Git/GitHub, Slurm, Singularity, Docker, GitHub Actions, configuration YAML, workflows CLI, journalisation et suivi des expériences.
• Workflows d’agents IA : Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Dify, MCP et conception d’automatisations pour les métiers.

🌏 Langues

• Mandarin (Langue maternelle)
• Anglais (B2)

🎯 Centres d’Intérêt

🏞 Randonnée · 🏋️‍♂️ Fitness · 🏍 Moto · 📷 Photographie · 💻 Programmation

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Dernière mise à jour : Juil. 2026