01
软件工程基础
利物浦大学计算机科学（软件工程方向）本科，建立软件工程、数据库、数据分析、软件流程与管理等基础。
- 理解产品背后的系统结构
- 能和研发讨论技术可行性
- 对数据模型、接口、权限等实现细节有基本判断能力
关于
有工程深度的产品候选人
我从软件工程和产品交付出发，逐渐把关注点从「如何把功能做出来」，转向「为什么要做、为谁做，以及怎样让方案真正落地」。
我的本科和硕士均为计算机与信息技术相关背景，过去的实习和项目经历覆盖 B 端后台、AI 产品、内部 IT 流程以及数据产品。技术背景让我能够理解 API、数据模型、权限体系和实现成本，也让我在做产品判断时更关注方案是否真正可落地，而不只是停留在需求描述层面。
我的经历如何形成产品能力
不是突然转行产品，而是从工程、协作、交付到验证，一步步进入产品工作。
02
从开发走向产品协作
在 Kulaa 和 BrigenAI 的经历中，开始参与信息架构、功能流程、权限设计、验收标准和 MVP 范围取舍。
- 比起单纯完成开发任务，更关注功能为什么这样设计
- 判断哪些需求应该优先
- 在业务、用户和技术之间做取舍
03
从系统交付理解 B 端流程
在 SisterWorks 参与内部 IT 系统和流程改造，包括设备资产、入离职流程、身份接入、操作文档和技术支持闭环。
- B 端产品不是单纯「做一个系统」
- 真正难点在多角色流程、责任边界、迁移和落地
- adoption、文档和交付本身也是产品的一部分
04
AI 与数据产品探索
通过 InterviewMate 和 EPiCUrban，进一步接触 AI 应用产品化和数据产品。
- InterviewMate：岗位模拟面试、混合组卷、场景拆分、Prompt 迭代与 10+ 用户试用
- EPiCUrban：水/电/碳/成本等多维数据、筛选与地图可视化、数据链路与响应效率
- 关注如何把复杂信息转化为可操作界面
我能带来什么
差异化不在于会写代码，而在于能把技术理解带进产品决策。
产品判断
把模糊需求拆成明确问题，判断优先级、范围与取舍，而不是直接堆功能。
技术理解
理解 API、数据模型、权限机制和实现成本，能更顺畅地和研发协作。
B 端与流程
关注角色、权限、流程、数据迁移和落地，而不只关注单个页面。
AI 与快速验证
能够使用大模型、Prompt、原型和数据反馈快速验证产品假设。
我习惯这样推进产品问题
和首页能力框架呼应：理解、决策、构建，再落到可验证结果。
01
理解问题
先弄清用户、场景、现有流程和真正的痛点。
02
定义范围
区分核心问题和「看起来很有用」的附加功能，明确 MVP。
03
权衡方案
同时考虑用户价值、业务目标、技术成本和实施风险。
04
验证结果
通过用户反馈、使用数据或原型测试判断方案是否真的有效。
教育与经历
教育
墨尔本大学
信息技术硕士
2024.09 – 2025.12
利物浦大学
计算机科学（软件工程方向）本科
一等荣誉学位
2019.10 – 2023.12
核心学习方向覆盖软件工程、数据库、数据分析、软件流程与管理以及商业基础。
经历摘要
BrigenAI|产品工程实习生
信息架构 / 用户反馈 / 数据供给规则
Kulaa|产品工程实习生
B 端权限 / MVP / 后台流程
SisterWorks|IT 方案与交付协调员
内部流程 / 系统落地 / 多角色协作
当前关注
目前重点关注 AI 产品、技术型产品和 B 端平台，希望参与那些需要同时理解用户、业务流程和技术实现的产品工作。
相比单一行业，我更关注能够让我持续理解不同业务场景、积累可迁移产品方法的机会。