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1月前来过
高级后端工程师
武汉全职 · 800/日 · 17400/月信用正常
工作时间: 工作日8:30-21:00、周末9:00-20:00工作地点:
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个人介绍
985硕士毕业，工作经历，三年华为从业经验，数据分析实际工作经验有两年，熟悉python，sql等语言，机器学习，nlp算法等，对于数据处理常见任务都能处理，会tensorflow和pytorch等，目前工作时间比较多，可以从事额外工作，薪酬详谈，具体***，希望能在平台上获取一份兼职，可以考虑长期合作，其他方向周围有小伙伴会，可以提供渠道，物美价廉
工作经历
2017-07-01 -2020-07-01华为技术有限公司高级后端工程师
主要从事海思运营平台数据中台工作，涉及数据搬迁，etl，数据开发，以及数据架构设计工作，参与过海思在研数据分析等工作，能胜任常见数据分析工作
教育经历
2014-09-01 - 2017-07-01华中科技大学信息与通信工程硕士
主要从事无线传感网络和室内定位研究工作，能胜任论文仿真工作等
技能
作品
项目概述：该项目主要职责是根据房子的一些属性来预测其房价，先对数据进行前期处理，提取有效特征，之后分别利用岭回归、随机森林和 XGBoost 对房价进行了预测； 项目职责： 1.利用 pandas 读取数据，检视源数据，将测试和训练数据进行合并，减少数据前期处理步骤； 2.数据前期处理：对房屋价格采用对数方法进行平滑处理、对属性特征进行 one-hot 编码和利用平均值来处理缺失值； 3.将数据分成训练和测试集，采用交叉验证方法，分别利用岭回归、随机森林和 XGBoost 来建立模型； 4.取均方误差作为损失函数，利用网格搜索，调整超参数，选出最好的 alpha 值； 5.根据测试数据表现，选择最优模型，最后发现 XGBoost 对房价预测效果最好
02021-08-15 23:45
该项目基于 encoder-decoder 方式的模型能够训练一张能够从一个序列映射到另一个序列的神经网络，输出的可以是一个变长的序列， encoder 把源语言序列进行编码，并提取源语言中信息，通过 decoder 再把这种信息转换到另一种语言即目标语言中来，从而完成对语言的翻译
02023-03-01 20:03
主要是利用自然需要处理工作，实现公安文本自动分类，可以实现文本类别识别，有效地降低人力成本;该项目涉及数据前期处理，词汇表构成，以及目录分类，模型搭建，调参和调优工作等
02023-03-01 20:04
