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算法工程师简历范文

作者：锤子简历 2023/05/11 21:00:05

阅读 118

求职意向

算法工程师北京薪资面议随时到岗

教育背景

2020.x -2020x 锤子简历大学测控技术与仪器

工作经验

2020.x -2020x 中软国际自然语言处理工程师

2020.x -2020x 锤子简历信息技术有限公司自然语言处理工程师

2020.x -2020x 锤子简历信息技术有限公司 Android工程师

2020.x -2020x 中国电子科技集团第20研究所雷达工程师

负责雷达生产调试，后期维护，以及软件编写

项目经验

2020.x -2020x Yot

用户真实发问语句多标签分类

项目描述

Bixby是三星旗下的人工智能助手，拥有语音识别和智能能问答等功能。为使开发和测试人员更方便的处理大量用户真实发问的自然语句，节省劳动力，自动将自然语句归类并进行标注，在总体数据上准确率达到97.3%,在不考虑follow up的情况下准确率可到达98.5+%

开发职责描述

1 模型调研对问题需求的把握，理解，参考网上资料了解自然语言处理中文分类技术的论文，分析模型之间的优缺点，分别尝试了rnn,bilstm,和bert三种模型.在使用bert模型时，仅使用微调就得到了极高的准确率，但是在实际应用中模型过大，需要微调，且语料变化频率快等问题导致在该模型在应用上很差。在改用bilstm后，使用jieba+gensim构建的词向量，虽然准确率下降2到3个百分点，但是由于实际应用中同类发问语句的拟合程度很高，整体效果比较好，且速度得到极大的提升。

2 工具可视化为方便开发人员使用，将模型程序窗口化，可视化，内置训练好的词向量，支持针对新的语料重新训练，可以使不同模块的开发人员一键训练自己项目的模型。一个新模型训练的时间为3-5分钟，对case标注耗时为每句话0.1s左右极大的提高了工作效率

3 模型优化在大规模使用后，根据反馈进行模型的优化，针对较多follow up语句分错的情况，对follow up类别的语句做了数据增强，并在训练中增加了权值。同时尝试根据给出的关键词对模型分类进行加权，并使用rnn代替blistm进一步缩小工具大小和推理速度

对保险条款中信息的抽取

项目描述

针对大量pdf格式的保险条款进行知识提取。提取犹豫期，保险期间等关键信息

开发职责描述

1 抽取模型架构设计

百度2020语言与智能技术竞赛

机器阅读理解 top2%

事件抽取任务top3%

阿里“公益AI之星”挑战赛-新冠疫情相似句对判定大赛

相似句对判定比赛 top7%

社交类Android

曾独立开发一款社交app,有前后交互经验,以及部分后台开发，并参与开发工具类app，提供动态壁纸和图片壁纸，提供清理，手电筒，来电屏等功能。采用敏捷开发模式，和同事共同开发，使用sql作为数据库，Glide作为图片处理工具，Git作为版本管理工具，迭代开发多个版本。在开发过程中主要负责手电筒及皮肤商城模块的展示和逻辑，清理模块中app管理，大文件管理，重复照片查找等功能实现，以及主页面Call Screen的广告展示的逻辑实现和优化。