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北京后端兼职程序员

ID：167801

建刚

软件研发工程师

公司信息：
百度

工作经验：
3年

兼职日薪：
800元/8小时

兼职时间：
周六
周日
可工作日远程

所在区域：
北京
海淀

技术能力

熟悉流式计算。掌握Flink的设计思想，包括端到端的exactly-once、sql层的批流统一、状态管理、window操作等核心功能。
熟悉分布式，参与百度集群操作系统Pass层的服务托管（20w+），包括在线服务（大搜、凤巢等）的批量部署、自动扩缩容、自动迁移、多维度调度及调度算法等。
掌握常见深度学习算法。熟悉词向量、CNN、RNN，自学完成斯坦福课程CS231n和CS244d。
熟悉视频编解码算法。在 VCIP 上发表《Fast Rate Distortion Optimized Quantization for HEVC》。

项目经验

2018.6-至今快手数据架构组
负责Flink的开发和维护。构建数据清洗、数据聚合、数据管理的实时计算平台；构建快手flink sql平台，支持ddl、protobuf转换等功能；优化rocksdb上TB级数据seek慢的问题；开发数据源同步功能，解决数据不同步造成的反压、卡死等性能问题。
2017.4 -2018.6 百度基础架构部
参与服务托管项目Solaria的迭代更新。功能研发上，增加了任务重做、按filter调度、HostDaemon类服务管理、自动保活等功能；性能优化上，增加批量处理功能，改用异步Rpc调用。
基于openstack进行百度云计算的迭代和开发。搭建unittest测试框架和集群测试环境；开发ssh密钥登陆、虚机绑核、资源调度等功能；构建资源清理模块，清除垃圾资源，保障数据一致性。

2015.12-2016.10 搜狗NLP实习
改进word2vec模型。在原模型基础上加入pair对约束条件，，并利用MPI集群通过数据分块、模型共享、同步更新来训练词向量，mrr指标提升5%左右。

CNN模型训练比较title相关性。基于title+、title-对query的相关性建立损失函数，通过卷积层、pooling层等过程将句子映射为低维向量，继而进行全连接的神经网络训练，验证集上正确率为78%。