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基本信息 

姓名：錘子簡(jiǎn)歷

年齡：25

學(xué)歷：本科

所在城市：廣州市

工作經(jīng)驗(yàn)：5年

聯(lián)系電話：12345678910

郵箱：BD@ 100chui.com

求職意向 

職位：自然語(yǔ)言處理/NLP算法工程師

工作地點(diǎn)：廣東廣州

薪資要求：面議

入職時(shí)間：隨時(shí)到崗

教育背景 

學(xué)校名稱(chēng)：參考錘子簡(jiǎn)歷有高質(zhì)量簡(jiǎn)歷內(nèi)容范文

專(zhuān)業(yè)：數(shù)學(xué)

學(xué)歷層次：本科

時(shí)間段：參考錘子簡(jiǎn)歷有高質(zhì)量簡(jiǎn)歷內(nèi)容范文

成績(jī)績(jī)點(diǎn)：參考錘子簡(jiǎn)歷有高質(zhì)量簡(jiǎn)歷內(nèi)容范文

主修課程：

? 參考錘子簡(jiǎn)歷有高質(zhì)量簡(jiǎn)歷內(nèi)容范文

工作經(jīng)驗(yàn) 

時(shí)間段：201X.04 - 201X.11

公司名稱(chēng)：錘子簡(jiǎn)歷工作經(jīng)驗(yàn)案例（1）

職位：資深數(shù)據(jù)挖掘工程師(P6-M1)

主要職責(zé)：

? 負(fù)責(zé)公司數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目，包括銷(xiāo)售額預(yù)測(cè)、用戶價(jià)值模型、用戶風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型等。

? 構(gòu)建用戶標(biāo)簽體系，參與推薦系統(tǒng)文本NLP相關(guān)算法提供，如文本關(guān)鍵詞提取、文章質(zhì)量評(píng)價(jià)打分等。

? 參與負(fù)責(zé)NLP文本搜索系統(tǒng)項(xiàng)目，提供文本搜索提示聯(lián)想功能算法。

? 負(fù)責(zé)公司反垃圾項(xiàng)目，提供AI算法服務(wù)，文本審核和圖片審核，過(guò)濾平臺(tái)垃圾內(nèi)容。

? 負(fù)責(zé)公司防刷屏項(xiàng)目，建立文本、圖片防刷系統(tǒng)，有效管控平臺(tái)灌水、刷屏等惡意行為。

工作業(yè)績(jī)：

? 提供自然語(yǔ)言處理NLP相關(guān)算法，支撐公司推薦系統(tǒng)、搜索系統(tǒng)服務(wù)。

? 用戶文本評(píng)論等級(jí)降為1級(jí)，客服每日審核文本數(shù)量下降到20條以?xún)?nèi)。

? 圖片反垃圾系統(tǒng)整體線上識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到91.92%，召回率93.75%。

? 建立了快速高效的文本、圖片防刷系統(tǒng)，刷屏內(nèi)容垃圾攔截命中率達(dá)到76.6%。

? 作為AI組主管，從無(wú)到有組建AI團(tuán)隊(duì)，推動(dòng)項(xiàng)目上線落地實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值。

時(shí)間段：201X.04 - 201X.04

公司名稱(chēng)：錘子簡(jiǎn)歷工作經(jīng)驗(yàn)案例（2）

職位：數(shù)據(jù)挖掘工程師

主要職責(zé)：

? 負(fù)責(zé)搭建線上信貸產(chǎn)品的信貸風(fēng)控模型以及建立線上貸款產(chǎn)品的反欺詐風(fēng)控墻。

? 負(fù)責(zé)運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)海量用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，建立貸款用戶精準(zhǔn)畫(huà)像、用戶生命周期等模型。

? 負(fù)責(zé)公司自然語(yǔ)言處理NLP，短信文本數(shù)據(jù)挖掘、分類(lèi)。

? 負(fù)責(zé)公司網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)體系，如網(wǎng)貸之家數(shù)據(jù)、信貸黑名單數(shù)據(jù)爬蟲(chóng)等工作。

? 負(fù)責(zé)公司圖像壓縮、圖像增強(qiáng)、圖像識(shí)別、人臉檢測(cè)、人臉識(shí)別、身份證號(hào)碼識(shí)別等算法工作。

時(shí)間段：201X.03 - 201X.04

公司名稱(chēng)：錘子簡(jiǎn)歷工作經(jīng)驗(yàn)案例（3）

職位：數(shù)據(jù)算法工程師

主要職責(zé)：

? 負(fù)責(zé)參與支付寶非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)，進(jìn)行文本挖掘、中文分詞、文本分類(lèi)算法建模。

? 負(fù)責(zé)參與公司風(fēng)控信用評(píng)分模型建模、算法實(shí)現(xiàn)。

? 負(fù)責(zé)公司反欺詐關(guān)系圈圖模型算法實(shí)現(xiàn)，逾期風(fēng)險(xiǎn)傳遞模型建模、算法實(shí)現(xiàn)。

? 負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)部門(mén)爬蟲(chóng)業(yè)務(wù)需求，杭州商圈數(shù)據(jù)的抓取、解析以及分析。

? 負(fù)責(zé)相關(guān)模型的開(kāi)發(fā)訓(xùn)練、評(píng)估、測(cè)試、部署、效果評(píng)估、監(jiān)控等相關(guān)工作。

項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn) 

時(shí)間段：201X.09 - 201X.11

項(xiàng)目名稱(chēng)：錘子簡(jiǎn)歷（1）項(xiàng)目案例

職位：主要負(fù)責(zé)人

項(xiàng)目描述：

? 構(gòu)建反垃圾統(tǒng)一平臺(tái)，能夠靈活配置各業(yè)務(wù)線反垃圾需求模型，方便接入反垃圾。

? 主要模塊包括文本內(nèi)容審核模塊、圖片內(nèi)容審核模塊、文本審核操作日志、圖片審核操作日志等。

項(xiàng)目技術(shù)：

? 文本反垃圾統(tǒng)一平臺(tái)主業(yè)務(wù)流程并發(fā)調(diào)度圖片子模型，子模型異步返回結(jié)果。

? 主要技術(shù)包括異步編程asynic、異步并發(fā)aiohttp、flask、高性能http服務(wù)器gunicorn、nginx、深度學(xué)習(xí)框架tensorflow、keras等。

時(shí)間段：201X.10 - 201X.11

項(xiàng)目名稱(chēng)：錘子簡(jiǎn)歷（2）項(xiàng)目案例

職位：主要負(fù)責(zé)人

項(xiàng)目描述：

? 采取NLP技術(shù)手段識(shí)別平臺(tái)UGC產(chǎn)生的微信、手機(jī)號(hào)、qq號(hào)、網(wǎng)址、郵箱、惡意推廣類(lèi)廣告，過(guò)濾垃圾廣告文本。

項(xiàng)目技術(shù)：

? NLP文本預(yù)處理，涉及去除特殊字符、大小寫(xiě)、全半角、簡(jiǎn)繁體統(tǒng)一映射等。

? 采用正則表達(dá)式優(yōu)先匹配加策略進(jìn)行短路操作，一旦命中直接返回。

? 對(duì)于NLP惡意推廣類(lèi)廣告識(shí)別，分別進(jìn)行敏感詞模型識(shí)別以及深度學(xué)習(xí)文本分類(lèi)技術(shù)text-CNN、text-RNN（Bi-LSTM+Attention）技術(shù)識(shí)別。

項(xiàng)目成績(jī)：

? 實(shí)現(xiàn)了文本用戶言論自由，評(píng)論等級(jí)降為L(zhǎng)V1。

? 廣告識(shí)別模型準(zhǔn)確率達(dá)到99%以上，召回率99%以上。

? 實(shí)現(xiàn)機(jī)器自動(dòng)審核文本內(nèi)容，大幅減輕客服審核工作量，客服每日審核文本數(shù)量下降到20條以下。

時(shí)間段：201X.04 - 201X.09

項(xiàng)目名稱(chēng)：錘子簡(jiǎn)歷（3）項(xiàng)目案例

職位：主要負(fù)責(zé)人

項(xiàng)目描述：

? 建立了文本、圖片防刷系統(tǒng)，有效管控平臺(tái)惡意刷屏行為。

項(xiàng)目技術(shù)：

? 采用中文分詞jieba、tf-idf、simhash以及LCS最長(zhǎng)公共子串計(jì)算文本相似度，并設(shè)置一定的閾值控制。

項(xiàng)目成績(jī)：

? 有效管控文本惡意刷屏行為，刷屏快速攔截垃圾命中率76%左右。

時(shí)間段：201X.07 - 201X.10

項(xiàng)目名稱(chēng)：錘子簡(jiǎn)歷（4）項(xiàng)目案例

職位：主要負(fù)責(zé)人

項(xiàng)目描述：

? 提供文本NLP算法為推薦系統(tǒng)服務(wù)，提取文章關(guān)鍵詞標(biāo)簽，輸出標(biāo)簽以及對(duì)應(yīng)標(biāo)簽權(quán)重。

項(xiàng)目技術(shù)：

? 消費(fèi)redis隊(duì)列文本數(shù)據(jù)，采用jieba中文分詞，導(dǎo)入自定義文本標(biāo)簽，過(guò)濾停止詞。

項(xiàng)目成績(jī)：

? 滿足了推薦系統(tǒng)對(duì)文章標(biāo)簽的召回需求，第一期基于熱門(mén)以及標(biāo)簽算法的推薦系統(tǒng)順利上線。

自我評(píng)價(jià) 

? 數(shù)學(xué)專(zhuān)業(yè)出身，對(duì)大數(shù)據(jù)以及人工智能領(lǐng)域發(fā)展應(yīng)用比較關(guān)注且熱愛(ài)，極客精神。

? 5年豐富工作經(jīng)驗(yàn)，在建模預(yù)測(cè)、用戶畫(huà)像、推薦系統(tǒng)、反作弊、自然語(yǔ)言處理、文本/圖像檢索、圖像識(shí)別等方向上有深入的研究和經(jīng)驗(yàn)。

? 熟悉hadoop、hive、spark、MapReduce等大數(shù)據(jù)生態(tài)圈技術(shù)棧，掌握tensorflow、keras等主流深度學(xué)習(xí)框架。

? 具備系統(tǒng)分析能力，能自行分析、分解、設(shè)計(jì)系統(tǒng)，分解模塊給其他同事并指導(dǎo)其完成。

? 良好的溝通、協(xié)調(diào)、團(tuán)隊(duì)成員管理能力，能推動(dòng)落實(shí)各個(gè)方向項(xiàng)目的需求對(duì)接、評(píng)審、系分、開(kāi)發(fā)、上線評(píng)估流程。

? 喜歡主動(dòng)鉆研行業(yè)新技術(shù)，研究成果，并在團(tuán)隊(duì)內(nèi)分享，幫助新人成才，促進(jìn)團(tuán)隊(duì)技術(shù)更新迭代。

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文/錘子簡(jiǎn)歷

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