LI Junxing

李俊星 Jasen

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🙋 プロフィール

研究のエンジニアリング化とシステム実装能力が高く、問題定義から方案設計、実験検証、エンジニアリング納品まで完全なパイプラインを独立して推進できます。学部段階では数学モデリングコンテストと研究訓練を通じて、確固たるモデリング分析・抽象的表現・チームワーク能力を蓄積しました。大学院段階では暗号通貨量的研究と画像分割後処理アルゴリズムの両領域で実践を行い、量的研究フレームワークの再構築・時系列予測パイプラインの構築、および主流の分割ワークフローにおけるRankSEGの適応・実験再現・環境パッケージングを完成させました。オープンソース協力・技術文書作成・バイリンガルコミュニケーションに精通し、Agentワークフロー・自動化ツールチェーン・クラウドデプロイメントの実践経験を持ちます。

🎓 学歴

香港城市大学 (2025年9月 – 2026年10月)
生物統計学理学修士
青島理工大学 (2020年9月 – 2024年6月)
数学および応用数学理学学士

💼 インターンシップ・研究経験

香港中文大学（CUHK）

パートタイム研究アシスタント | 2026年2月 – 現在

Supervised by Prof. Ben Dai.
RankSEG画像分割後処理アルゴリズムの研究工学化と実装を推進し、ソースコード読解・実験再現、主流分割フレームワーク適応、推論後処理統合、評価スクリプト開発からクラスター環境パッケージングまでの完全なパイプラインを担当し、アルゴリズムを研究プロトタイプから再現可能・デプロイ可能な工学形態へと推進しました。
主流セマンティックセグメンテーションワークフローにおけるRankSEG統合と拡張を推進し、mmsegmentationおよびPaddleSeg フレームワーク適応に参加し、TransformersフォークでPost-processing helperを設計してモデル出力確率テンソルがDice/IoU指向後処理に直接入力できるようにし、再学習なしでセグメンテーション予測結果の最適化をサポートしました。
推論後処理と評価パイプラインの再構築に参加し、Dice/IoUメトリクスを中心に予測ワークフローを最適化し、ログ記録・評価スクリプト・結果追跡を補充して実験比較可能性・デバッグ効率・再現安定性を向上させました。
CUHKのHPCクラスター環境でSingularity + Slurmを使用した再現可能な実験方案を構築し、イメージパッケージング・依存関係管理・ジョブテンプレート提出・マルチGPU環境適応を完成させ、分散した実験コマンドを統一テンプレートに整理し、A100・V100・RTX Pro 6000環境でのバッチ実験と評価をサポートしました。
コミュニティユーザーと潜在的な協力者向けにプロジェクト納品パイプラインを強化し、クイックスタートガイド・統合チュートリアル・README・インタラクティブデモとプレイグラウンドを補充し、クラウドデモンストレーションとCI/CDパイプライン構築を推進して、新規ユーザーのオンボーディング障壁を下げプロジェクトの外部展示効率を向上させました。

浙江明策資産管理有限公司

量的アーキテクチャインターン（CityUHK Bios Coop）| 2025年9月 – 2026年4月
暗号通貨量的取引・戦略開発

BTC・ETH及び流動性Top40銘柄を対象に日次頻度の暗号資産取引向けシグナル研究とフレームワーク構築を実施し、オンチェーンデータクリーニング・特徴量構築・ファクター前処理・予測モデリング・時系列バックテストからシグナル生成まで全工程の研究開発を担当しました。
Random ForestおよびXGBoostなどのツリーモデルを使用してアクティブファクター発掘とシグナル強化を実施し、定常性検定・相関検定・ファクター分類型前処理戦略により入力特徴量の品質を向上させ、異なる応答変数の構成方法とクロスセクショナルシグナルの主シグナルへの補完効果を探索しました。
初期のR Markdownベースの実験的スクリプトをモジュラーPython-R-SQL研究フレームワークへ再構築することを主導し、コードディレクトリ・モジュール境界・関数インターフェース・変数命名・データ構造・YAML設定機構をゼロから設計し、再利用可能・拡張可能な量的研究・バックテストパイプラインを形成しました。
金融時系列の高ノイズ・高共線性問題に対処するためMAVEおよびオートエンコーダーによる特徴次元削減と表現学習を適用し、厳密な時系列クロスバリデーションとハイパーパラメータ探索を組み合わせて情報漏洩リスクを制御しモデル評価の堅牢性を向上させました。
8年間の履歴データと1年ローリングバックテストウィンドウを使用した7/14/28日間マルチ周期方向予測検証を実施し、log returnの符号を核心方向ラベルとして分類・連続予測の二経路評価体系を構築し、方向予測精度約65%を達成しました。
マルチ資産並列トレーニング・予測・バックテストをサポートする研究から本番までのシグナル納品パイプラインを構築し、統一YAMLコンフィグにより本番環境でパラメータを読み込み取引シグナルを生成し、結果をJSON/API形式で返送してSQLデータベースに格納し、後続のフロントエンド表示とライブトレード統合をサポートしました。

🔬 プロジェクト経験

香港ジョッキークラブオッズ・投票行動統計モデリング

プロジェクト発起人 | 2025年10月 – 2025年12月
シティ大学香港課程プロジェクト

HKJCの歴史的なレースデータを対象に大規模なデータスクレイピング・クリーニング・探索的分析を実施し、レース結果・オッズ・投票タイプをカバーする構造化分析データセットを構築しました。
統計的推論と仮説検定を適用してレース結果分布と潜在的な影響要因を体系的に分析し、サンプルバランスとモデリングの実現可能性を検証しました。
歴史的レースデータを使用してプレースとプレースQの投票シナリオに対する統計学習モデルを構築し、特徴エンジニアリング・モデルトレーニング・結果評価を完成させました。
沙田競馬場サンプルと小規模検証で高い予測精度を達成し、後続の投票戦略分析とモデル最適化をサポートしました。

非飽和土のせん断強度に関する実験的研究

コアチームメンバー | 国家自然科学基金助成
📄 学術論文（岩土力学）
Grant No.: 42307236, 12172187, 12072170

高精度 MATLAB モデル（精度 > 98%）を開発
20万点以上のデータを処理する C コード を最適化し、3倍の高速化 を達成
Python / Origin による可視化を作成
2件の国家特許 を共同出願

マルチルールフラクタル生成の研究

卒業論文

Taichi を使用した GPU 加速フラクタルモデルを構築し、100倍の高速化 を達成
フラクタルのリアルタイムレンダリングとインタラクションを実装
既存のフラクタル生成システムに対する改善点を特定

COVID-19 の疫学モデリング

MathorCup 2022

メディア・デマ動態 を統合した $SIERR-T$ モデル を提案
500万件の Weibo コメント に対する NLP 感情分析
深層学習手法を用いてデマ識別と拡散トレンド予測を行い、実験データセットで高い予測性能を達成。
OxCGRT データを使用して政策効果を分析

📚 論文・特許

[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, No. 12, pp. 1-11. 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, Patent No. 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, Patent No. CN115452613A. Application No. CN202211220042.7, Application Date: 2022-10-08, Publication Date: 2022-12-09.