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游戲數(shù)據(jù)分析師簡歷

作者：錘子簡歷 2021/04/07 23:50:00

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求職意向

神策數(shù)據(jù)-機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)習(xí)生安徽合肥薪資面議隨時到崗

教育背景

2020.x -2020x 錘子簡歷大學(xué) 軟件工程(本科)

* 主修課程包括數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法、操作系統(tǒng)、計算機(jī)組成原理、人工智能、編譯原理等，大部分專業(yè)課成績90+，專業(yè)成績排名前3。

工作經(jīng)驗(yàn)

2020.x -2020x 錘子簡歷信息技術(shù)有限公司數(shù)據(jù)采集工程師

* 工作范圍：安徽引航科技有限公司的主要產(chǎn)品是樂職網(wǎng)，提供互聯(lián)網(wǎng)微獵頭服務(wù)。本人負(fù)責(zé)樂職網(wǎng)的數(shù)據(jù)采集業(yè)務(wù)，獨(dú)立為樂職開發(fā)了各大目標(biāo)站點(diǎn)的企業(yè)職位信息采集系統(tǒng)、郵箱采集系統(tǒng)和企業(yè)評估系統(tǒng)，每日入庫/更新數(shù)據(jù)量50W左右。

* 工作業(yè)績：采集大量數(shù)據(jù)供數(shù)據(jù)分析，提高推薦轉(zhuǎn)化率10%。公司日營銷郵件數(shù)量增加200%，拓展了公司的客戶渠道。自動補(bǔ)全、評估企業(yè)信息，平均節(jié)省公司的BD們1小時/(每人每天)的時間，提升了BD的工作效率。

項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)

2020.x -2020x 基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)的古詩生成器

項(xiàng)目介紹：手機(jī)百度曾經(jīng)提供一個“為你寫詩”的功能，我參照該功能獨(dú)立編寫了一個古詩生成器，使用四萬首唐詩的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練后，模型可以隨機(jī)生成古體詩。詳情請訪問GitHub。

主要技術(shù)：用到的技術(shù)主要包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、LSTM、詞嵌入矩陣、dropout、深度循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、softmax、學(xué)習(xí)率衰減、模型的保存和載入等。

項(xiàng)目GitHub地址：https://github.com/AaronJny/peotry_generate

2020.x -2020x 使用VGG19遷移學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)圖像風(fēng)格遷移

項(xiàng)目介紹：一款用于完成圖像風(fēng)格遷移的程序，即給定內(nèi)容圖片A和風(fēng)格圖片B，能夠自動生成具有A圖片內(nèi)容+B圖片風(fēng)格的新圖片C。詳情請訪問GitHub。

主要技術(shù)：用到的技術(shù)主要包括圖像處理、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、VGG19模型、遷移學(xué)習(xí)、最大池化、Adam優(yōu)化器等。

項(xiàng)目GitHub地址：https://github.com/AaronJny/nerual_style_change

自我評價

* 操作系統(tǒng)：W indows、Linux * 編程語言：C、JAVA、Python

* 開發(fā)工具：Eclipse、Pycharm、CodeBlocks * 版本控制：Git

* 深度學(xué)習(xí)框架：tensorflow * 傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)框架：scikit-learn

* 大學(xué)期間有三年的程序設(shè)計競賽(C/C++)經(jīng)歷，擁有較強(qiáng)的編碼能力、學(xué)習(xí)能力和一定的算法能力。

* 熟練掌握數(shù)據(jù)采集技術(shù)和常用框架，了解各種爬蟲反ban技巧，有豐富的數(shù)據(jù)采集經(jīng)驗(yàn)，能夠?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，有一定的數(shù)據(jù)預(yù)處理的能力。

* 掌握深度學(xué)習(xí)的三大模型——全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，了解其延伸而來的各種經(jīng)典模型LeNet、Inception、VGG等，了解應(yīng)用中的常見技巧（學(xué)習(xí)率衰減、移動平均、dropout、正則化、embedding等），能夠使用tensorflow進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，能夠完成經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)的遷移學(xué)習(xí)。

* 了解傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的KNN、決策樹、SVM、樸素貝葉斯、LR、隨機(jī)森林、AdaBoost、K-means、Apriori、PCA、SVD等經(jīng)典算法，并能夠使用sklearn進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。

* 了解常用基礎(chǔ)人工智能算法A*搜索、遺傳算法、最小沖突、對抗搜索等，對部分智能算法有實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

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