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武汉其它兼职程序员

ID：188710

还行

机器学习算法研究员

公司信息：
腾讯

工作经验：
1年

兼职日薪：
1000元/8小时

兼职时间：
周六
周日
可工作日远程

所在区域：
武汉
全区

技术能力

• 了解常用分类、回归算法，如决策树，LR，随机森林，GBDT，XGBoost，了解深度学习 DNN，了解深度学习框架 tensorflow，熟悉常用的特征工程方法，能使用 scikit-learn 进行快速建模。
• 掌握常见的数据结构及基本算法，熟悉 sql 语（Mysql/Hive SQL），有大数据 Hadoop/Hive 使用经验。
• 编程语言：熟悉 Python，了解 Java/C 语言。
• 有 Linux 使用经验，有 javaweb 开发经验
• 有爬虫经验

项目经验

实习经历：
2018.11- 2019.02 腾讯科技(深圳)有限公司光子工作室-技术中心实习算法工程师
• 实习期间就职于腾讯 IEG 光子工作室技术中心，参与最强 NBA 替代玩家掉线场景的ai开发。
• 个人负责数据处理和策略优化。对不同游戏场景分别训练网络，取第一帧非同步帧作为模型输入，gap3 帧后从后 6 帧中取摇杆和按键信息作为数据的 label，通过四个多输出的神经网络，对游戏对局进行操作。
• 在对模型进行优化特征，数据加权，调整网络结构，联合loss由0.18下降至 0.11，对局流畅感和真实感都有显著提升。目前项目已移交后续人员进行开发。
2018.07- 2018.10 北京嘀嘀无限科技发展有限公司地图事业部-上车点策略团队上车点策略实习生
• 实习期间就职于滴滴地图事业部的国际化上车点策略小组，参与巴西地区上车点的通用策略建设。
• 上线推荐上车点服务前的方案 Badcase 较多，对于司乘体验损伤大，随后在巴西圣保罗上线上车点通用策略 v1 版。
• 个人主要负责v1 版本通用策略，上线后有效改善30m 定点率、成单后取消率等多项指标。策略为：由乘客上车点召回一系列点后对上车点的热度、空间等特征计算后筛，再计算剩余上车点特征，通过 lambdaMART 模型排序，产生 top3 推荐结果。
• 实习期间，发现圣保罗地区有部分地区的极端取消率现象，上报国内团队后推动了客户端的用户引导升级。
2018.04- 2018.06 烽火科技集团有限公司技术部-后台开发组后台开发
• 该项目是对宿迁公安推出的智能化系统，为公安数据建立的知识图谱，并对历史公安数据进行分析，以提高民警办案效率和能力。我负责案件串并案模块，即对相似案件进行挖掘并搜索展示。
• 参与后台实现与前台展示，并编写相应详细设计书、单体测试案例和代码编写。

竞赛经历：
2019.06-2019.08 华为DIGIX算法精英大赛--CTR预测排名：6 /3100
• 基于用户对广告任务的历史行为和广告任务属性，预测用户在特定上下文下对某个广告任务的点击概率。
• 个人负责特征处理，算法选型，模型评估。数据处理部分在分析测试集数据进行采样，并去掉部分噪声数据，效果明显提升。
• 模型初期采用lightGBM，在尝试deepfm后发现效果有提升但发现在测试集的得分明显高于验证集，融合lightgbm和deepFM后效果再次提升，最终auc为0.96。
2019.04-2019.06 招商银行总行FinTech精英训练营优秀精英奖
• 线上竞赛进入百强后入营，以团队形式三天完成一个finTech项目的立项实现到汇报，团队最终获得优秀精英奖。
• 课题为互联网负面舆情新闻分类，模型使用lightgbm，特征为文本词tfidf和文本摘要及关键字的词向量。最终f1score为0.81。
• 训练营期间，积极学习金融科技前沿应用，参与招商银行课题研讨与实践，与团队共同完成该项目。我主要负责项目总体策略制定、技术方案选型、课题实现和最后的报告，在答辩报告阶段担任答辩手一职。
2018.01-2018.03 阿里巴巴天池大数据竞赛—乘用车零售量预测排名：43/2500
• 基于2012到2017年车辆的销量，产能和全国宏观经济月度数据预测2018年1月，2月全国分城市分车型销量。
• 个人负责数据分析，清洗，特征处理等。以历史12个月大小窗口，滑动3次，提取窗口的均值，方差，傅里叶变换后的方差等作为窗口统计特征。构建回归模型，线上表现良好。
• 用各种回归模型进行建模,使用GridSearchCV选择超参数，使用RMSE指标评估出最优模型,模型融合采用线性权重相加法。

案例展示

华为赛

2019.06-2019.08 华为DIGIX算法精英大赛--CTR预测排名：6 /3100 • 基于用户对广告任务的历史行为和广告任务属性，预测用户在特定上下文下对某个广告任务的点
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