机器学习简历_锤子简历

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 头像: 隐藏

编辑

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 基本信息: 女

28岁



本科

未婚

中共党员



4年经验

13800138000

BD@100chui.com

 姓名: 锤子简历

梦想每个人都有，但不是每个人都有勇气去坚信，我有!

 求职意向: 
机器学习


广州


面议


随时到岗

 教育背景: 2014.09 - 2018.06

锤子简历大学

计算机与信息技术

GPA：3.72/4（专业前10%） GRE：324

 工作经验

2019年12月 - 至今

锤子简历信息有限公司

机器学习

建立爬出管理系统，分布式部骨近200个爬虫。获得大量用户流量数据，通过ETL进行数据库整合，将数据作为后期机器学习支持、减少额外数据获取行为3次。节省教据挖据周期30天。同时建立3个数据监控，实现数据库实时监控上数据库多线程管理；
通过文章界面内器数据埋点，进行舆论的词频提取和情感分析，将获得的教据建立3个词频库和2个情感分析库，根据业务需要训练3个词库提取机器人，通过机器自动提取减少人工数据埋点工作30%。建立市场情绪分析模型，并开展深度学习工程;
对数据进行清洗、整合和加载。将ETL工作模式作为深度学习内容加入机器训练内容，规范化的ETL机器工作模式为机器学习提供了40%的效率提升。

2018年3月 - 2019年12月

锤子简历科技有限公司

机器学习

参与淘宝网13项商品危险分类项目的机器训结工作。调过对项目产品进行数据工程学习和危险百品标签建模，提高了机器对于危险商品特征识别率90%以上。在危险商品标签识别基础上、使用深度学习算法进行多73个分类标签预测的任务;
创建Prthon脚本，使用NLP对13项商品进行描述分类，通过用户评论和商品介绍，提取并机器学习其中关键字，建立危险商品特征库，为13项商品识别提供数据支持、减少危险商品上架次数34次，并建立随机森林和神经网络模型等7个数据模型，将商品分类并找出危险商品12个;
创建的分类模型方法被公司采纳到新的审核机制中、独立负责撰写危险商品特征文档，为13类商品的检测和机器学习提供了文太理论支持，该这档日样月千校验人工核查的的果，减少了70%宙核的时间并提高了80%检测新率。

 项目经验

2021年3月 - 2021年11月

项目工程

机器学习

建立新闲语料、将收集来的新闲进行清洗。采用朴素贝叶斯分类器分成科技、教育等9类。对分类结果进行自动化审核，建立9个新闻语料库，提高基于语料的新闻推送准确度30%; ·
建立分类模型对新闻进行分类，建立机器学习使新闻语料库得到自动填充，机器学习的设立提高了新闻语料库填充效率100%，测试集上的准确率达到了94.04%，且各类的recall都超过了0.9;
使用改进的TF-IDF算法提取每篇新闻的关键词。得到新闲的关键词集合，建立词向量，计算用户成兴趣新闻关键词列表和新闻关键词列表的相似度，建立自动生成针对用户的推荐结果的系统共3个。

 自我评价: 本人有电工进网作业许可证，对待工作踏实，认真，并且极富工作和团队精神，因此在工作和生活中结交了许多朋友，具有良好的适应性和熟练的沟通技巧。感谢您在百忙之中阅览我的简历，静候佳音！

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