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墨者能工而善其器，易者巧变而专以道。
墨易科技是一家位于纽约曼哈顿，以技术咨询和开发为主要业务的社区型初创公司，目前合作的项目包括健康产品电子商务，多媒体艺术平台以及量化理论研究等多个领域。
团队成员介绍
墨易科技团队主要成员主要包括来自业界拥有专业编程经验与热情的开发者，利用开源技术架构为初创客户提供并实现成熟的解决方案。
Raven Wu
高级工程师
资深软件工程师，现就职于Bloomberg LP，曾就职于华尔街跨国金融公司，精通基于云服务的大型分布式服务的设计与开发，对世界级金融企业平台的构架、开发、运维有多年管理经验。其致力于金融科技行业，通过融汇信息技术与金融的行业知识，实现项目的快速产品化。
Andy Zhang
高级工程师
Bloomberg 高级工程师，曾任职于S&P Global等FinTech 公司，参与设计，开发，维护毫秒级实时交易平台。对高性能可缩放，低延迟高并发服务的设计规划、开发具有较深的经验。并致力于应用科技技术工具来解决用户痛点。
Lucas Yu
用户体验设计师
UI/UX设计师，现就职于Amazon子公司Audible担任，参与Mobile App，Web，Apple Watch，Android Auto和iOS CarPlay等平台上的用户体验设计（最近的Apple Watch项目被2018苹果WWDC Keynote featured），超过4年的致力于解决用户体验和产品策略问题的经验。此前就职于深圳腾讯社交开放平台业务部担任交互设计师。
Grace Zhang
公关营销
就职于AIG，从事金融风险管理工作，2015年末毕业于康涅狄格大学金融数学研究生项目，本科来自华南理工大学财务管理系。在纽约的两年多的时间里，她一直致力于积极学习探索资产管理量化分析与数据分析领域。 同时，她积极参与社区服务与志愿者活动，兴趣广泛，践行‘work hard, play hard’的生活理念。
David Liu
数据科学家
就职于Con Edison曼哈顿总部， 资深Data Scientist，目前工作为利用机器学习以及数据挖掘的各类算法设计并实现纽约，新泽西地区的实时能源供应，能源安全以及能源需求方面的多种预测模型。其中主要涉及的常用算法包括XgBoost，lightGBM，Deep Neural network，此外，Divide参与过国内外多个数据挖掘项目的开发以及实现，熟悉各类大型分布式爬虫，异步数据获取，反爬虫解决方案例如IP-Blocking，Session limitation，Http request header模拟，对数据获取方法和清理有丰富的实战经验。对推荐系统有深入研究和丰富经验，熟悉各类推荐引擎如CF，用户行为强化学习RL，辅助决策算法等等。
Julie Yan
数据科学家
数据科学家，目前就职于HBO。其主要工作内容为根据订阅用户的相关特征，习惯和行为方式，对海量数据进行清洗、整理，并通过相关数据挖掘算法进行分析以及完成整个数据pipeline的设计，实现以及优化工作，在此过程中主要用python, Spark, AWS, SQL等工具，也同时包括了统计分析，回归(Regression)和分类(和Classification)等各类经典机器学习算法。 曾就职于一家美国知名OTA，从事电商数据分析和建模的工作。主要对电商行业的交易、顾客以及财务数据进行清洗、分析和建模。
Anne Li
数据科学家
数学PhD，目前就职于Stitch Fix。之前在Aetna Inc.担任高级数据科学家，有多年的大数据分析，模型预测经验，精通各种统计、机器学习和深度学习的建模和应用。对推荐系统有深入研究和丰富经验，熟悉各类推荐引擎如CF，用户行为强化学习RL，辅助决策算法等等。
Patrick Jiang
高级工程师
目前担任三星网络应用程序开发员，曾就职于ADP，专业涉及薪资跟电商领域，拥有丰富的项目开发经验，参与多个项目的全套流程，从设计，开发，测试到后期维护。广泛的涉猎于多种技术的网络应用构建，熟悉基于云端，企业级的内容管理系统的开发以及维护，擅长搭建强健的，响应式的网络应用程序。
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