深度学习
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1月前来过
算法工程师
西安全职 · 1000/日 · 21750/月信用正常
工作时间: 工作日08:30-23:00、周末08:30-23:00工作地点:
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个人介绍
◆ 熟练 使用的CV模型，NLP模型，（Yolo，Faster-RCNN，DeepLab，MaskRCNN等）
◆ 熟练 Pytorch、TensorFlow、sklearn进行模型实现
◆ 熟练 使用Numpy、Pandas、Mataplotlib进行数据初始化
◆ 熟练 应用常见的机器学习算法，KNN、线性回归、逻辑回归、SVM、决策树、朴素贝叶斯、集成学习（随机森林、GBDT、XGBoost）、聚类（K-means）
◆ 掌握 常见的机器学习学习理论（过拟合、正则化、交叉验证问题、模型选择问题等）
◆ 简单 使用DNN，CNN，RNN进行梯度优化分析；
工作经历
2017-07-07 -2022-02-23某公司算法工程师
1、探索用户需求，构建模型 2、负责数据预测模型开发、指标体系构建、推动项目落地； 3、对现有数据分析预测模型进行维护、择优 4、对负责网站数据模型简历及分析、产品用户需求及爱好分析（发掘用户行为中蕴藏的潜在规律、构建用户画像）； 5、负责召回阶段策略及算法的开发和效果实现； 6、负责算法的开发及实现。
教育经历
2013-09-01 - 2017-07-01西安石油大学机械制造及其自动化本科
◆ 个人有较强的学习意识和自主学习的能力； ◆ 善于与人沟通，能积极有效地建立沟通渠道，协调内外部关系； ◆ 做事认真踏实、责任心强、有较强的独立思考的能力以及抗压能力； ◆ 对新技术的探索和尝试拥有热枕，喜欢对多模型尝试而后择优； ◆ 能灵活适应不同环境，有良好的团队协作精神。
技能
作品
通过小区的各种摄像头，对小区进行人脸识别，利用人的脸部特征规律建立一个立体可调的模型框架，在定位出人的脸部位置后用模型框架定位和调整人的脸部特征部位，解决人脸识别过程中的观察角度、遮挡和表情变化等因素影响...，绘制行动轨迹，主要帮助公安系统查找犯罪嫌疑人，及对老年人的走失进行关注。
12023-05-05 13:36
在准备推荐算法相关数据时，需要过滤掉异常用户所产生的数据，保证推荐系统数据准确可靠，避免恶意刷单的用户和不良商家行为。为了检测异常用户，通过*的用户在电商网站的相关行为数据来提取相关特征，进行模型训练以及相关优化，查看predict以及AUC指标
02023-05-05 13:38
为了尽量避免这部分人群对平台带来巨大损失,通过借贷用户相关数据分析和开发训练模型,来预测用户的贷款偿还能力。通过借贷用户的个人基本信息以及历史贷款信息,构造相关用户特征,训练模型,可以提早预测哪些用户有可能偿还或者违约， 哪些用户曾经贷款被拒，减少平台损失200w+。
02023-05-05 13:39
