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求職意向

自然語(yǔ)言處理/機(jī)器學(xué)習(xí) 上海 薪資面議 隨時(shí)到崗

教育背景

2020.x -2020x 錘子簡(jiǎn)歷大學(xué) 微電子科學(xué)與工程

上海機(jī)械創(chuàng)新大賽一等獎(jiǎng)（已進(jìn)國(guó)家賽），上海創(chuàng)造杯二等獎(jiǎng)，上海建橋?qū)W院青云獎(jiǎng)學(xué)金

工作經(jīng)驗(yàn)

2020.x -2020x  

項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)

2020.x -2020x 中文分詞 研發(fā)

基于jieba分詞，修改部分Jieba源碼，lstm+crf研發(fā)階段（基于tensorflow框架），熟悉Jieba分詞過程。也嘗試過各大量分詞包，目前對(duì)開發(fā)一套分詞引擎有極大興趣。

2020.x -2020x word2vec 研發(fā)

基于gensim使用skip_gram和負(fù)采樣生成詞向量，包含詞向量窗口大小維度的調(diào)整測(cè)試，包括詞向量的應(yīng)用，主要運(yùn)用在詞語(yǔ)聯(lián)想（相似度），生成詞向量過程中語(yǔ)料使用Python多進(jìn)程調(diào)用Jieba分詞，分詞使速度提升一倍。

2020.x -2020x web接口 python開發(fā)

使用Flaskweb框架開發(fā)包括詞向量運(yùn)用，實(shí)體識(shí)別，自動(dòng)摘要（textrank，也試過使用歐氏距離排除廣告或者與本文極大不相關(guān)）等接口

2020.x -2020x 智能推薦 研發(fā)

基于人的協(xié)同過濾，難點(diǎn)主要認(rèn)為是不能很好的收集用戶的喜好，和用戶閱讀量的差異性（時(shí)效性相對(duì)比電影推薦等較高）

2020.x -2020x 主流算法的使用 研發(fā)

使用樸素貝葉斯，KNN，KMEANS，隨機(jī)森林等經(jīng)典算法做情感分析，和數(shù)據(jù)整理，行業(yè)分類。也使用tf-idf做新詞發(fā)現(xiàn)，結(jié)合分詞引擎統(tǒng)計(jì)角度來實(shí)現(xiàn)。tensorflow的學(xué)習(xí)。

2020.x -2020x PDF提取表格 研發(fā)

使用Tensorflow，faster-RCNN,打標(biāo)了2000張用作訓(xùn)練，效果還可以。

實(shí)習(xí)經(jīng)驗(yàn)

2020.x -2020x  

一家金融計(jì)算機(jī)科技公司             人工智能及研發(fā)（包含python提供算法接口）

自我評(píng)價(jià)

在工作中，有良好的團(tuán)結(jié)意識(shí)，熱愛本職工作，不抵觸加班，希望貴公司能給我一次機(jī)會(huì)！我會(huì)竭我所能為公司創(chuàng)造價(jià)值！