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个人介绍

中信科移动-机器学习算法工程师;
英语六级,主要从事数据分析、数据挖掘,图像识别,文字识别,大模型应用;
熟练掌握Python、pandas、numpy、Matplotlib、Scikit-Learn、PyTorch、opencv等;
熟悉常见的机器学习算法:k-means、SVM、逻辑回归、决策树、xgboost、GBDT、KNN;
熟悉深度学习常见模型算法:如CNN、RNN、LSTM、DNN等;
掌握Mysql数据库;
擅长分析问题细节,从复杂环境中,找到解决项目具体问题的实现方案,擅长模型优化和算法优化。

工作经历

  • 2018-05-07 -至今中信科移动机器学习算法工程师

    主要从事通信方向的数据分析、数据挖掘、机器学习建模工作以及相关的图像识别;负责针对不同的业务场景,对数据分析建模;工作期间参加过AIIA杯人工智能大赛,两次获得三等奖;

教育经历

  • 2015-09-01 - 2018-05-01上海大学信息与通信工程硕士

    在校期间成绩优异,曾发表过一篇ei会议以及一篇ei论文

技能

MySQL
图像识别
算法设计
Torch
机器学习
特征处理
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作品
督导管理数字化平台(数据建模)

督导平台主要描述基站建设环节的安装质量管理场景下,从平台服务端如何实现人工、AI质检业务,并与app、web用户端交互。建模部分:对采集的图片进行质检项目的识别并检验该项目质检项目是否合格;

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2023-04-25 19:24
移动通信网基站小区节能预测

提供基站的资源数据(eci、enodeb、天线、载频等)、基站小区的资源数据 (流量、覆盖、PRB 等)、基站小区话单信息、感知数据等。 基站和基站小区级别的数据,根据上述数据与有标签的数据 Contest_Training_Cell 进行关联分析, 进而预测 Contest_Forecast_Cell 中的指定小区在指定时间段内是否具备节能潜力。

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2023-04-25 19:33
流量预测

三个地市两年内小时粒度的 4G 流量脱敏数据,自建算法模型,对未来三个月的流量使用情况进行小时粒度的预测。给出2017-1-1至2018-11-15的数据,要求预测往后95天的流量(预测从2018-11-16 00:00:00到2019-02-18 23:00:00),测评的特定节假日包括:元旦、春节。

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2023-04-25 19:34
更新于: 03-06 浏览: 155