求职意向

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教育背景

2020.x -2020x 锤子简历大学 计算机科学与技术

2020.x -2020x 锤子简历大学 通信工程

发表专利 ：一种基于语言信号分析和大数据分析的服装震动智能提醒系统 

2020.x -2020x 锤子简历大学 通信工程

工作经验

2020.x -2020x 英特尔亚太研发中心 测试运维工程师

       在英特尔亚太研发中心担任测试运维工程师实习生，主要负责审查和分析Jenkins报告，解决项目构建的问题以及项目合法性问题等，使用git和Jenkins下载项目代码并进行编译和测试，使用Python运行项目脚本，修复环境和测试案例中出现的问题，提交和修源复代码中的bug，维护构建和测试框架。

2020.x -2020x 锤子简历信息技术有限公司 测试运维工程师

       在爱奇艺游戏事业部担任测试运维工程师实习生，主要职责有在gitlab上进行python代码的测试，使用grafana对redis及mysql数据库进行运维监控，使用阿里云，百度云等公有云对上线的游戏进行相关功能的管理和维护，根据需求进行云主机，数据库，CDN等服务的采购，使用Excel处理采购的预算，使用Jenkins进行相关项目的配置和构建。

项目经验

2020.x -2020x 时间序列缺失值填充 

       将多任务学习方法加入到GAN模型中，让GAN可以同时进行生成任务和预测任务，使用均方差不确定性方法平衡两个任务损失函数的权重，加权后的损失用于反向传播更新模型参数，让GAN模型既能够学习到原始数据的整体分布，还能通过预测任务学习到不同属性与预测结果之间隐含的非线性联系，使得填充的数据不仅符合原分布，还符合属性与预测任务之间的联系，从而提高模型的填充性能。

2020.x -2020x Kaggle数据分析项目：房价预测 

       从Kaggle上下载数据集，使用python和Anaconda软件对数据进行预处理，包括数据集的合并，数据的平滑处理，缺失值的均值填充，类别型数据的独热编码等，然后选取LR逻辑回归和随机森林进行交叉验证，找出最优参数，做简单的模型融合取两个模型的平均值作为结果。采用Bagging和Adaboost算法框架，进行交叉验证和GridsearchCV找到最优预测结果对应的参数，进一步提高预测性能。

自我评价