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北京后端兼职程序员

ID：158751

wenjiang

算法工程师

公司信息：
Eagle Alpha

工作经验：
5年

兼职日薪：
700元/8小时

兼职时间：
下班后
周六
周日
可工作日远程

所在区域：
北京
海淀

技术能力

具备5年的机器学习，数据挖掘，图像识别，自然语言处理的工作经验，国内985院校本科毕业，在爱尔兰都柏林获得人工智能硕士学位并工作3年，曾在爱尔兰insight center for data analytics实验室实习，具有较强英文的阅读和理解能力，关注深度学习领域的最新学术研究。2018年初回国后至今在北京工作。有良好的数学背景和统计知识，掌握数据挖掘算法和深度学习算法，掌握sql、elasticserach，善于使用python，pandas，keras，tensorflow和scikit中的算法模型。

项目经验

一、文字图像识别：
应用场景：医疗单据、收费单据、公安笔录等
项目介绍：传统人工录入单据、笔录数据，人力消耗大、人为因素高、手工录入错误率高、单据复查难度大。该项目可以自动检测并且识别扫描图片中的文字，运用深度学习算法优化检测模型，提取图片中的关键信息，使图片中文字的检测准确度在95%以上，利用Sequence to Sequence识别检测出图片中的文字，综合的准确度达到90%

二、语义信息匹配
应用场景：简历与招聘要求匹配
项目介绍：该项目方便HR、猎头从海量的简历中筛选出最佳人选。该项目根据简历信息中的学历，工作经验，工作经历等内容与招聘要求中的学历要求，岗位职责及任职资格等信息进行匹配，在语义层面上计算岗位要求与简历中的工作经历、项目经历的相似度，并结合信息抽取、标签提取、文本解析等NLP技术，根据候选人以往的工作内容，专业，所处行业，从多个维度评判简历与招聘要求的匹配得分。

三、舆论分析
应用场景：金融市场
项目介绍：该项目是根据上市公司的新闻数据预测其未来股价走势。利用lstm神经网络模型实现命名实体识别，根据检测出的新闻中提到的公司名字，人名及地点，精准匹配与上市公司相关的新闻。根据筛选出来的新闻，构建深度学习模型进行舆情分析，分析结果作为未来股票走势的一个指标。

四、数据挖掘
应用场景：生活日志
项目介绍：爱尔兰insight center实验室项目，目的是根据时间序列及图像分析，识别用户的行为次序。用户佩戴的便携相机会定时拍摄照片记录其生活场景，收集到的照片序列蕴含着大量潜在的信息。我们利用深度学习算法提识别照片中的物品，并把照片进行向量化。每天产生的大量照片组合成照片矩阵，并对矩降维并去除噪声，根据照片序列利用隐马尔科夫模型对用户的行为进行分类。