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个人介绍
我是一名后端软件工程师,也做过不少机器学习尤其计算机视觉领域的研究和实现。
软件开发方面擅长restful api相关的后端开发,以及和数据库的交互(sql,nosql),目前工作中主要用的是python相关的网络框架,比如flask,fastapi,但java相关的网络框架也有经验(spring,jooby)。有微服务的设计和实现经验,设计了基于微服务架构的后端框架并部署在了云端(aws为主)
机器学习方面,参与过计算机视觉相关模型的研究和开发,对主流框架(pytorch,tensorflow,scikit learn)都有使用经验,对常见的机器学习任务都能独立进行全流程的实现(图像分类,目标检测,异常检测等等),对监督学习,无监督学习的基本原理都熟练掌握
有一定iOS开发经验,使用swift开发过给予swiftchart可视化的程序,对model view viewmodel了解且有使用经验。
工作经历
2020-09-01 -2021-01-01商汤科技计算机视觉研究员
参与了计算机视觉模型的研究项目,项目有关模型优化和设计更高效的模型,模型专注于图片分类的任务。
资质认证
技能
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实现了一个数据平台的后端,基于fastapi提供一系列RESTful endpoints和前端进行交互,设计了数据库的schema,实现了对目标的增删查改,后端代码部署在aws云上
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
实现了一个基于tensorflow的异常检测和运维数据预测系统,输入数据是公司各项运维数据的时序数据,实现了一个基于深度学习(resnet和lstm)的模型来进行未来数据的预测,以及出现异常的报警;利用pandas和scikit learn进行了数据清理和数据集准备,对各个模型的训练和验证结果进行了比较
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