01INDUSTRY EXPERIENCE
华泰证券HUATAI SECURITIES
AI 产品与行业研究
于佳辰 · Jiachen YuAI Product / GeoAI / Spatial Systems
把复杂系统，
做成可以理解、
验证和行动的产品。
AI PRODUCTREMOTE SENSINGTRUSTWORTHY EVALUATIONSPATIAL COMPUTINGDATA EXPERIENCE
Experience / Education在真实组织里，
在真实组织里，
把复杂问题做成产品。
来自金融研究、内容平台与空间科学的交叉训练，让我能同时理解业务目标、模型边界与用户体验。
02AI PRODUCT PRACTICE
字节跳动BYTEDANCE
评估系统与体验优化
03EDUCATION
帝国理工学院IMPERIAL COLLEGE LONDON
地学、数据与空间智能
01 / Selected Work
跨越空间、资源与智能系统。
每个项目都从用户任务出发，明确产品决策、核心机制、成功指标与风险边界；交互不是装饰，而是让复杂判断真正可用。
01 · GeoAI / WebGISSolar PV
Solar PV
Detection
从 Sentinel-2 多光谱影像到可审计 WebGIS：把“看起来像光伏”升级为一套可信的数据治理、人工复核与盲审计流程。
1.6万 km² 分析区域1.94亿 遥感像元91.2% 验证准确率
进入识别工作台
02 · Decision Intelligence
CityOS
以广州荔湾为场景，将三维城市底座、事件研判、A/B 路径方案与人工审批组织进同一个指挥工作台。
10+ 核心对象3 事实状态4 来源级别
进入城市推演
INCIDENT · GZ-005方案 A · ETA 06:12等待人工批准
公开数据 · 模拟路况 · 推定 ETA
03 · Policy IntelligenceNorthwest
Northwest
Water Atlas
把五省区水资源、工业用水政策、取水许可与数据中心 WUE 连接为可比较、可追溯的选址初筛工具。
5 Agent 角色54 项来源低置信转人工复核
进入水资源看板04 · Consumer AI / GameHealth
Health
World
原生微信小程序 MVP：把步数、跑步和训练转换为健康币，再进入种植、钓鱼、家园与社交循环。
4 类 AI 任务2-layer 安全架构v0.4.0 MVP
体验健康管家
STEP8,642+432 健康币
05 · ByteDance Internship / AI EvalEvaluation
Evaluation
as a System
搭建两阶段 LLM Judge：先解析应出与实出点位，再结合联网溯源做三轮质量评分；将低分与 GSB 负向 case 回流至 Rubric 和题库。
64.3% 人评完全一致96.7% 题库判断准确150×10 稳定性评估
公开展示版仅保留方法，不含内部链接与敏感字段。 Agentic evaluation graphV0.2
PROMPTRESPONSEMEDIACONTEXT IN
strategy · position · recall
应出且出应出未出非必要但出
grounding · relevance · layout
DCGUTILITYGSB
BADCASE · 1万 → 1,504EVAL SET · 96.7%↗
06 · Geoscience AI / 3DPajingo
Pajingo
Targeting
把钻孔、岩性、蚀变、地球化学与空间结构压缩成面向下一笔勘探投入的优先级：三类靶区、证据分层与明确的验证动作。
116 钻孔12,475 区间7 个 3D 模型
进入靶区工作台
VALIDATED MODEL0.997AUC · with stated limits
02 / Product Impact用结果描述产品，
用结果描述产品，
不只描述功能。
把模型能力、用户行为和业务效率放在同一条证据链上，才知道产品决策是否真的有效。
把负反馈变成可回归题库
5 次 Rollout 复现筛选，沉淀 7 个 L1 / 19 个 L2 / 55 个 L3 问题分类。
把海量候选变成可审查目标
覆盖约 1.6 万 km²、处理 1.94 亿像元，并让底层证据可以向下追溯。
用数据飞轮突破小样本瓶颈
正样本由 10 条扩至 515 条；人工干预率降至 23%，专家效率提升 5.2 倍。
91.2%remote-sensing validation
96.7%eval-set judgement
5.2×expert workflow efficiency
607万experiment users
03 / Working Method漂亮是一种结果。
漂亮是一种结果。
可信，才是方法。
我习惯先把数据边界说清楚，再决定模型、界面和叙事。一个作品的完成，不以“能展示”为终点，而以“能被复核、能支持下一步行动”为标准。
Evidence
梳理数据来源、年份、空间口径与不确定性；先回答什么是真的。
Model
把规则、Agent 与统计模型变成可复现的判断链，而不是黑箱分数。
Experience
用地图、筛选、对比与动效，把复杂性放在正确的层级里。
Guardrail
明确推定值、模拟值、待确认项和审批边界，让产品保持诚实。
04 / Profile
产品思维，
研究深度，
工程落地。
我关注 AI 产品、GeoAI 与空间智能，尤其喜欢那些数据复杂、决策昂贵、又必须把不确定性讲清楚的问题。
我的工作横跨需求定义、Agent Workflow、数据工程、实验评估与前端体验。我关心的不只是模型能做什么，更关心谁在什么场景使用、如何验证价值，以及失败后怎样回流迭代。
Built with evidence.Designed for decisions.2026