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錘子簡歷

基本信息

● 姓名：錘子簡歷

● 郵箱：你的郵箱

● 電話：你的電話

● 地址：你的地址

求職意向

● 求職類型：全職

● 意向崗位：自然語言處理/機器學習

● 意向城市：廣東廣州

● 薪資要求：面議

● 求職狀態(tài)：隨時到崗

教育背景

2014.9 - 2018.6

錘子簡歷大學 | 微電子科學與工程（本科）

● 參與多項技術(shù)競賽并獲獎，包括上海機械創(chuàng)新大賽一等獎和上海創(chuàng)造杯二等獎

● 培養(yǎng)了技術(shù)實踐能力，并對自然語言處理與機器學習產(chǎn)生濃厚興趣

項目經(jīng)驗

2018.9 - 2019.2 | 錘子簡歷大學所屬項目1

研發(fā)角色

● 修改優(yōu)化jieba分詞源碼，提升分詞精確度20%

● 基于TensorFlow實現(xiàn)LSTM+CRF命名實體識別，準確率達90%以上

2019.3 - 2019.8 | 錘子簡歷大學所屬項目2

研發(fā)角色

● 使用Gensim實現(xiàn)Skip-gram和負采樣生成高質(zhì)量詞向量

● 應用于詞語聯(lián)想任務，準確度提升30%

2019.9 - 2020.4 | 錘子簡歷大學所屬項目2

Python開發(fā)角色

● 基于Flask框架開發(fā)NLP應用API（詞向量/實體識別/自動摘要）

● 系統(tǒng)穩(wěn)定性高，用戶滿意度優(yōu)異

2020.5 - 2021.1 | 錘子簡歷大學所屬項目3

研發(fā)角色

● 采用樸素貝葉斯、隨機森林等算法優(yōu)化情感分析與行業(yè)分類

● 準確率分別提升25%和35%

2021.2 - 2022.1 | 錘子簡歷大學所屬項目4

研發(fā)角色

● 結(jié)合TF-IDF與新詞發(fā)現(xiàn)技術(shù)優(yōu)化分詞引擎

● 應用KNN、K-means等算法處理數(shù)據(jù)整理與分類任務

● 持續(xù)深化TensorFlow技術(shù)實踐

2022.2 - 至今 | 錘子簡歷大學所屬項目5

研發(fā)角色

● 基于TensorFlow和Faster-RCNN完成2000張圖像標注訓練

● 取得顯著模型效果

自我評價

熱愛技術(shù)的NLP/機器學習專業(yè)人士，具備扎實的算法功底和工程實現(xiàn)能力。擅長快速融入團隊，適應高壓工作環(huán)境。期待為貴公司AI技術(shù)發(fā)展創(chuàng)造價值。

文/錘子簡歷

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