LI Junxing

李俊星 Jasen

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🙋 परिचय

मैं गणित और सांख्यिकी पृष्ठभूमि वाला रिसर्च इंजीनियर हूँ। मेरा काम क्वांटिटेटिव रिसर्च इंजीनियरिंग, वित्तीय डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर, कंप्यूटर-विज़न पोस्ट-प्रोसेसिंग और एंटरप्राइज़ AI-agent डिलीवरी के बीच फैला है। मैं किसी समस्या को परिभाषा और प्रयोगात्मक सत्यापन से लेकर पुनरुत्पादनीय डेटा/मॉडल वर्कफ़्लो, इंजीनियरिंग डिलीवरी और उपयोगकर्ता-केंद्रित दस्तावेज़ीकरण तक ले जा सकता हूँ।

मेरा वर्तमान अभ्यास क्वांटिटेटिव डेटा प्लेटफ़ॉर्म और सिग्नल रिसर्च को RankSEG इमेज-सेगमेंटेशन रिसर्च इंजीनियरिंग तथा व्यावहारिक AI-agent वर्कफ़्लो डिज़ाइन के साथ जोड़ता है। मैं ऐसे सिस्टम बनाना पसंद करता हूँ जो परीक्षणयोग्य, दोहराने योग्य और वास्तविक संचालन-परिस्थितियों में उपयोगी हों।

वर्तमान फोकस: क्वांटिटेटिव रिसर्च इंजीनियरिंग, वित्तीय डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर, रिसर्च प्लेटफ़ॉर्म, ट्रेडिंग-डेटा सेवाएँ और AI solutions / agent automation।

🌈 रंग संतुलन

रंग       हिस्सा   बार            अर्थ
--------  -------  -------------  ------------------------------------------
काला      40.6%    ████████░░░░   सक्रियता, उपलब्धि और रणनीतिक क्रियान्वयन
नीला      26.9%    █████░░░░░░░   समझ, दक्षता और विश्लेषणात्मक गहराई
लाल       14.4%    ███░░░░░░░░░   तीव्रता, स्पष्टवादिता और दबाव-सहनशीलता
सफेद      12.7%    ███░░░░░░░░░   संरचना, व्यवस्था और स्थिरता
हरा        5.4%    █░░░░░░░░░░░   जुड़ाव, भावनात्मक समझ और सामंजस्य

मेरा प्रोफ़ाइल मुख्यतः Black-Blue है: विश्लेषण के साथ क्रियान्वयन।

• काला रंग लक्ष्य-प्रेरणा, सक्रियता और काम पूरा करने की प्रवृत्ति में दिखाई देता है।
• नीला रंग सटीकता, जिज्ञासा और यह समझने की पसंद जोड़ता है कि सिस्टम वास्तव में कैसे काम करते हैं।
• लाल रंग दबाव में काम करने, सीधे संवाद और तीव्रता के प्रति कुछ झुकाव दिखाता है।
• सफेद रंग मौजूद है, लेकिन गौण है: मैं संरचना को तभी महत्व देता हूँ जब वह क्रियान्वयन बेहतर बनाए।
• हरा सबसे कम प्रमुख है; इसलिए मैं भावनात्मक माहौल या सहमति-निर्माण की ओर स्वाभाविक रूप से कम उन्मुख हूँ।

मुख्य पैटर्न

मैं कठिन समस्या, वास्तविक बाधा और स्पष्ट रूप से सोचने के लिए पर्याप्त स्थान वाले वातावरण में अपना सर्वश्रेष्ठ काम करता हूँ। मुझे ऐसे परिवेश पसंद हैं जहाँ कठोरता मायने रखती है, जटिलता से बचा नहीं जाता और परिणामों को इस आधार पर परखा जा सकता है कि वे व्यवहार में टिकते हैं या नहीं। मैं ऐसे तरीकों पर भरोसा करता हूँ जिन्हें जाँचा और दोहराया जा सके तथा जो वास्तविकता पर आधारित हों। किसी सिस्टम का प्रभावी होना मेरे लिए उसका आकर्षक वर्णन होने से अधिक महत्वपूर्ण है।

टीम में मैं अक्सर समस्या-समाधान, संरचना और क्रियान्वयन के माध्यम से योगदान देता हूँ। हो सकता है कि मैं हमेशा गर्मजोशी या दृश्यता से शुरुआत न करूँ, लेकिन अस्पष्टता कम करके और कठिन काम को अंत तक पहुँचाकर अपनी परवाह दिखाता हूँ।

संदर्भ

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

🎓 शिक्षा

• सिटी यूनिवर्सिटी ऑफ हॉन्गकॉन्ग (सितंबर 2025 – अक्टूबर 2026) सांख्यिकी में मास्टर ऑफ साइंस

• चिंगदाओ यूनिवर्सिटी ऑफ टेक्नोलॉजी (सितंबर 2020 – जून 2024) गणित एवं अनुप्रयुक्त गणित में बैचलर ऑफ साइंस

💼 इंटर्नशिप और अनुसंधान अनुभव

Sika China

AI Agent इंटर्न | अप्रैल 2026 – जुलाई 2026

• दोहराव वाले और अनुभव-निर्भर वर्कफ़्लो के लिए AI product support, internal solutions, data automation और business operations पर काम किया।
• अस्पष्ट व्यावसायिक आवश्यकताओं को संरचित इनपुट, नियम, agent/skill डिज़ाइन, MVP, feedback loop और acceptance criteria में बदला।
• आंतरिक agent rollout, user enablement, training, SOP documentation और पुन: उपयोग योग्य workflow assets में सहयोग किया, साथ ही व्यावसायिक जानकारी को उचित सीमाओं में रखा।
• data processing, knowledge retrieval, reporting और presentation workflows के लिए व्यावहारिक automations बनाए और अनुकूलित किए, जिनमें दृश्य गुणवत्ता, संपादन-योग्यता और पुन: उपयोग के बीच संतुलन रखा।

चाइनीज़ यूनिवर्सिटी ऑफ हॉन्गकॉन्ग (CUHK)

अंशकालिक अनुसंधान सहायक | फरवरी 2026 – वर्तमान

• RankSEG इमेज-सेगमेंटेशन पोस्ट-प्रोसेसिंग एल्गोरिदम की research engineering और deployment को आगे बढ़ाया: source-code reading, experiment reproduction, framework adaptation, inference integration, evaluation और cluster-environment packaging।
• mmsegmentation, PaddleSeg, Hugging Face Transformers और SAM-family adaptation paths सहित semantic-segmentation workflows में RankSEG integration को आगे बढ़ाया। ऐसे interfaces बनाए जिनमें model score tensors को retraining के बिना Dice/IoU-oriented post-processing में उपयोग किया जा सके।
• प्रयोगों की तुलना, debugging efficiency और reproduction stability सुधारने के लिए reproducible evaluation, logging और result-tracking workflows बनाए।
• CUHK HPC पर Singularity + Slurm environments पैकेज किए और multi-GPU experiments के लिए reusable job templates तैयार किए।
• RankSEG ecosystem में सार्वजनिक रूप से merged Transformers PR #19, SAM integration PR #20, integration documentation PR #22 और MONAI PR #2 में योगदान दिया।

Zhejiang Mingce Asset Management Co., Ltd.

क्वांटिटेटिव आर्किटेक्चर इंटर्न | सितंबर 2025 – अप्रैल 2026 क्वांटिटेटिव रिसर्च इंजीनियरिंग और डिजिटल-एसेट डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर

• लगभग 8 वर्षों के इतिहास और liquidity Top 40 digital assets को कवर करने वाला quantitative research data platform बनाया, जिसमें minute-level और daily OHLCV data, on-chain indicators और derived factors शामिल थे।
• लगभग 170 million minute-level market records, 3,000 candidate features और करीब 20 GB Parquet data प्रबंधित किया। Architecture को Parquet + S3-compatible object storage + DuckDB/Polars की ओर पुनर्गठित किया और metadata, task state तथा current signals के लिए MySQL रखा।
• Data को asset, frequency, year और date के अनुसार partition किया; incremental collection, partition writes, validation और object-storage backups जोड़े। Typical research queries 1–3 मिनट से घटकर 5–15 सेकंड हुईं और daily updates तथा backups 10 मिनट के भीतर रखे गए।
• R Markdown और बिखरी हुई Python/R scripts को configurable Python–R–SQL research pipeline में refactor किया, जो multi-asset training, inference, rolling validation, backtesting और reproducible experiments का समर्थन करती है।
• 7/14/28-दिन की directional prediction और feature representation के लिए LightGBM, XGBoost, MAVE और VAE का उपयोग किया। हाल के rolling out-of-sample validation में एक stage-specific result के रूप में लगभग 65% directional accuracy मिली; इसे universal performance claim नहीं माना जाना चाहिए।
• Standardized signal delivery और model-management layers बनाए, जो downstream systems के लिए predictions, factor exposures और strategy weights को API/JSON interfaces के माध्यम से लौटाते हैं।

🔬 परियोजना अनुभव

हॉन्गकॉन्ग जॉकी क्लब ऑड्स और बेटिंग व्यवहार सांख्यिकीय मॉडलिंग

परियोजना प्रवर्तक | अक्टूबर 2025 – दिसंबर 2025 CityU पाठ्यक्रम परियोजना

• ऐतिहासिक race, odds और betting-type data एकत्र कर साफ़ किया तथा place और place-Q scenarios पर statistical inference और learning लागू किया।
• यह छोटे पैमाने की CityU course research project थी; परिणामों को स्थिर betting ability या live trading returns के रूप में नहीं समझना चाहिए।

असंतृप्त मिट्टी की कतरनी शक्ति पर प्रायोगिक अध्ययन

मुख्य टीम सदस्य | चीन राष्ट्रीय प्राकृतिक विज्ञान फाउंडेशन से संबंधित परियोजना 📄 शोध पत्र (Rock and Soil Mechanics)

• MATLAB में fitting algorithms लागू किए, जिनकी model-fit accuracy 98% से अधिक थी, और core functions को C में दोबारा लिखकर 200k+ data points तथा लगभग 300% efficiency improvement समर्थित किया।
• Analysis और visualization के लिए Python / Origin का उपयोग किया तथा equipment-related दो patent outcomes में योगदान दिया।

मल्टी-रूल फ्रैक्टल निर्माण पर अध्ययन

उत्कृष्ट स्नातक थीसिस

• Complex dynamical systems से संचालित multi-rule fractal-generation model बनाया और real-time interactive visualization लागू किया।
• Taichi / Python से GPU acceleration का उपयोग कर मूल implementation की तुलना में लगभग 100× सुधार प्राप्त किया।

COVID-19 का महामारी विज्ञान मॉडलिंग

गणितीय मॉडलिंग प्रतियोगिता परियोजना | मार्च 2022

• Media और rumor dynamics को शामिल करने वाला SIERR-T model बनाया तथा Weibo comments पर sentiment analysis और rumor identification किया।
• OxCGRT data से policy effects का विश्लेषण किया।

📚 प्रकाशन और पेटेंट

• [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.

🏅 सम्मान और पुरस्कार

• 🥈 चीनी गणित प्रतियोगिता (CMC), राष्ट्रीय द्वितीय पुरस्कार (जनवरी 2023)
• 🥈 CUMCM गणितीय मॉडलिंग प्रतियोगिता, शान्दोंग द्वितीय पुरस्कार (नवंबर 2022)
• 🥈 शान्दोंग प्रांतीय गणित प्रतियोगिता, शान्दोंग द्वितीय पुरस्कार (नवंबर 2022)
• 🥉 MathorCup गणितीय मॉडलिंग चुनौती, राष्ट्रीय तृतीय पुरस्कार (मई 2022)
• 🥈 शान्दोंग प्रांतीय भौतिकी प्रतियोगिता, शान्दोंग द्वितीय पुरस्कार (नवंबर 2021)

🛠 कौशल

工具链重点

• 量化研究： Pandas、NumPy、Polars、DuckDB、LightGBM、XGBoost、MAVE、VAE、time-series cross-validation、walk-forward validation、backtesting。
• 数据基础设施： Apache Parquet、S3-compatible object storage、MySQL、Redis、JSON/API delivery，以及 partitioned 和 incremental data pipelines。
• 研究工程： PyTorch、Hugging Face Transformers、MMSegmentation、PaddleSeg、MONAI、TorchGeo、nnU-Net、TotalSegmentator。
• 系统与交付： Linux/Unix、Git/GitHub、Slurm、Singularity、Docker、GitHub Actions、YAML configuration、CLI workflows、logging 和 experiment tracking。
• AI-agent 工作流： Claude Code、Codex、Cursor、GitHub Copilot、Dify、MCP，以及面向业务的 automation design。

🌏 भाषाएँ

• मंदारिन चीनी (मातृभाषा)
• अंग्रेज़ी (B2)

🎯 रुचियाँ

🏞 ट्रेकिंग · 🏋️‍♂️ फिटनेस · 🏍 मोटरसाइकिल · 📷 फोटोग्राफी · 💻 कोडिंग

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अंतिम अद्यतन: जुलाई 2026