HX 洪鑫 Resume / AI PM

AI 产品经理 / 数据产品经理 / 策略产品方向

洪鑫

本科大数据背景，具备量化投研业务理解、数据资产建设、AI 产品 MVP 验证和原型交付能力。擅长把复杂业务拆成流程、指标、数据口径和可验证的产品方案，目标岗位为 AI 产品经理、数据产品经理、策略产品经理。

杭州 本科 · 大数据 RAG / 知识库 量化投研 B 端提效工具
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核心证据

Recruiter View
5000万 支撑基金策略资金规模运行，参与多因子策略链路重构和指标口径沉淀。
-40% 推动复合符合度算法产品化与基础架构改造，降低系统异常报错率。
200+ 梳理股票与商品期货基本面核心维度，形成可复用数据资产。
25 Obsidian Reader 项目覆盖命令、AI 调用、解析、UI 和插入逻辑测试文件。

业务拆解能力

能从投研团队实际流程出发，识别数据链路、策略口径、异常定位和流程自动化问题，并转化为可推进的产品需求。

AI 产品判断

关注知识治理、引用溯源、低置信兜底、Prompt 边界和反馈闭环，避免把 AI 产品停留在泛聊天框。

数据产品基础

熟悉 Python、Pandas、SQL、指标体系和数据清洗，能够把非结构化业务资料转成结构化字段与资产。

原型交付能力

使用 Cursor、Claude Code、GitHub Copilot 等 AI 编程工具，将产品想法推进到可运行页面、插件和工作流。

项目经历

Case Studies

AI 知识库与 RAG 智能问答系统（MVP）

个人项目｜项目负责人 / 产品 & 数据方向｜2026.01 - 至今

AI Product
  • 业务问题：复杂资料分散在文档、笔记和业务沉淀中，传统搜索只能匹配关键词，难以稳定回答“为什么、怎么做、引用自哪里”。
  • 产品方案：拆解为资料治理、切分标签、向量入库、检索召回、上下文拼接、生成回答、引用溯源、反馈优化八个模块，形成“知识沉淀 - 检索召回 - 生成回答 - 反馈优化”闭环。
  • 关键交付：定义 MVP 范围、信息架构、知识条目字段、标签体系、Prompt 模板、召回策略、问题改写逻辑、引用展示规则和低置信兜底提示。
  • 产品判断：不把问答做成单纯聊天框，而是强调可追溯、可解释、可复用，降低答非所问和模型幻觉对用户信任的影响。
  • 验证方式：使用 AI 编程工具辅助原型搭建，围绕问答质量、引用完整度、问题改写有效性和用户反馈入口持续迭代。
RAG 工作流 知识治理 Prompt 模板 低置信兜底

Obsidian Reader AI 辅助阅读插件

开源项目｜产品设计 / TypeScript 实现｜2026.05

GitHub Release
  • 产品定位：围绕“陪你读，而不是替你读”，把 AI 的角色限制在压缩低价值段落、展开高价值要点和辅助理解，而不是生成不可回溯的全文摘要。
  • 核心功能：支持选中文本或当前段落的压缩、展开、提问，支持当前标题 / 整篇文档结构地图，并可基于勾选章节生成结构化读书笔记。
  • 产品护栏：加入代码块 / 列表 / 引用块拦截、5000 字处理上限、读书笔记 30000 字上限、来源章节记录、Markdown callout 写入和密钥隐私提示。
  • 工程协作：使用 TypeScript + Obsidian Plugin API，拆分 `src/core/ai`、`src/core/parser`、`src/commands`、`src/ui`、`prompts`、`tests` 等模块，避免 UI 层直接拼 Prompt。
  • 验证结果：仓库配置 GitHub Actions CI / Release 工作流，覆盖 25 个测试文件，包含命令、AI 调用、解析、弹窗和插入逻辑回归测试。
Obsidian Plugin TypeScript 结构化读书笔记 25 测试文件
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多因子策略数据产品链路重构

浙江天持正基金管理有限公司｜量化研究员，偏数据 / 策略产品｜2025.03 - 至今

Data Product
  • 业务背景：投研团队在因子构建、回测、入库、策略输出和结果校验之间存在链路割裂，导致信号不一致、异常定位慢、策略口径难复用。
  • 产品拆解：梳理“多因子综合策略”全链路，定义因子口径、回测指标、入库规范、策略输出字段和评估标准，支撑 5000 万规模资金策略运行。
  • 算法产品化：针对因子非对称性和信号不一致问题，设计“复合符合度”算法产品逻辑，推动研发完成基础架构改造，使系统异常报错率降低约 40%。
  • 内部工具：调研投研团队日常痛点，设计并落地内部提效工具，覆盖因子回测、数据清洗、入库、结果校验等环节，提升研究流程自动化程度。
  • 数据资产：梳理股票与商品期货基本面指标，沉淀 200+ 核心维度，为策略模型、前端策略输出及后续 AI 检索 / 问答提供结构化数据基础。
5000万资金规模 异常率 -40% 200+ 数据维度 投研提效

X1.0 Obsidian 知识库模板

开源项目｜个人知识管理 / Dashboard 产品化｜2026.05

Open Source
  • 用户场景：面向个人知识管理、资料整理、任务收集和长期笔记沉淀，解决 Obsidian 初始 vault 结构混乱、任务视图分散、复盘入口弱的问题。
  • 信息架构：设计 `00 Inbox`、`10 Sources`、`20 Evergreen`、`30 MOCs`、`35 Dashboards`、`40 Projects`、`50 Sparks`、`60 Journal`、`90 Templates` 等目录结构。
  • Dashboard 能力：基于 DataviewJS 构建主页看板，覆盖统计、最近笔记、主题、任务管线、Calendar 热度、本地主页插件和居中弹窗交互。
  • 可定制性：提供 Style Settings 参数，支持卡片圆角、面板透明度、强调色和 Calendar 热度调整；同时提供中英文 README、安装、架构、定制与 GitHub 发布文档。
  • 产品价值：把“文件夹模板”升级成可运行的知识工作台，用结构、任务元数据和可视化反馈降低持续记录的启动成本。
Obsidian Dashboard DataviewJS 知识工作台
查看 GitHub

互联网创新创业项目

项目负责人｜重庆｜2024.03

0-1 Product
  • 分析市场背景与竞品差异，完成用户痛点梳理、产品定位和 0 到 1 原型设计。
  • 组织 5 人团队推进方案落地，撰写 8000+ 字商业计划书，覆盖需求定义、盈利模型、成本结构与项目推进节奏。
  • 承担需求拆解、团队分工、文档整合和路演表达，训练从商业机会到产品方案的完整表达能力。

工作经历

Professional Experience
TC 浙江天驰正基金管理有限公司 量化研究员（偏数据 / 策略产品） 2025.03 - 至今 · 杭州
  • 梳理并重构多因子综合策略业务链路，从因子构建、回测、入库到策略输出定义指标口径与评估标准。
  • 针对策略运行中的因子非对称性和信号不一致问题，设计复合符合度算法产品逻辑并推动研发改造。
  • 调研投研团队日常痛点，设计内部提效工具，覆盖因子回测、数据清洗、入库、结果校验等环节。
SC 数创云教育科技有限公司 数据工程师（实习） 2024.05 - 2024.06 · 重庆
  • 参与人工智能数据训练合作项目，负责核心业务数据清洗、校验和口径整理，提升训练数据一致性与可用性。
  • 使用 Python 与 TensorFlow 参与机器学习模型初步构建，通过参数调优、特征处理与算法逻辑优化提升预测表现。

教育经历与奖项

Education

重庆对外经贸大学

本科 · 大数据

2021.09 - 2025.06
  • 国家级奖项 2 项、市三好学生 1 次、校三好学生 2 次、校二等奖学金 2 次及其他校级奖学金 4 项。
  • 曾任院学生会主席，策划 10+ 场中大型活动，参与 500+ 人次，主持 20+ 次复盘会议，沉淀 50+ 份组织管理文档。

核心技能

Skills

AI 产品

  • RAG 工作流设计、知识库构建、Prompt 设计。
  • MVP 验证、用户反馈闭环、AI 工具链提效。
  • 引用溯源、低置信兜底、模型输出护栏。

数据分析

  • Python：Pandas / NumPy / SciPy。
  • SQL、数据清洗、指标体系、特征工程。
  • 量化回测、策略指标、基本面数据整理。

产品方法

  • 需求拆解、竞品分析、PRD / 原型设计。
  • 流程梳理、跨部门推进、B 端内部工具设计。
  • Axure、Figma、Xmind、Tableau、PowerBI。
Cursor Claude Code GitHub Copilot TypeScript Obsidian Plugin API DataviewJS TensorFlow