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北京其它兼职程序员

ID：208885

''''石石石

机器学习工程师

公司信息：
腾信

工作经验：
6年

兼职日薪：
800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

熟悉Python语言具有良好的编程习惯，在代码规范性上追求极致；
熟悉LR，xgboost，svm，kmeans，随机森林，决策树，贝叶斯、EM等算法模型；
熟悉常用数据分析库：pandas，numpy，matplotlib
机器学习库：SciKit-learn、tensorflow、pytorch
熟悉TCP/IP、HTTP等协议；
精通Java语言，具有良好的编程习惯，在代码规范性上追求极致；
熟悉多线程，集合，高并发处理；
熟练应用 SpringMVC\SpringBoot\MyBatis 等常见Java开源框架；
熟悉MySQL、MongoDB、Redis等常见服务或组件；
熟练使用 MySQL，Redis，对数据库有较强的设计能力；
掌握Objective－C、Swift，熟悉iOS应用开发框架；
熟练运用各种系统UI控件以及自定义一些UI控件；
熟悉运用对象序列化、数据库存储、文件存储、CoreData等数据存储方式；
熟练掌握多线程编程技术，例如：NSThread，NSOperation、GCD等；
熟练使用第三方库，例如：AFnetworking、FMDB、ASIHttpRequest、SDWebImage、MBProgressHUD、Base64等第三方库；
熟悉常用的数据结构和基础算法；
熟悉多种设计模式，例如：MVC、KVO、KVC、Notification、代理、单例模式等设计模式；
熟悉CoreAnimation动画效果开发技术，熟悉系统地图以及第三方地图的开发；

项目经验

基于celery的分布式微博天气关键字爬虫+NLP自然语言处理
● 技术：celery分布式框架、scrapy框架，正则表达式；
● 利用Redis进行队列消息缓存，MySQL存储关键字全文；
● 利用jieba进行分词形成语料库；
● 基本的机器学习经典算法模型；

广州白云机场跑道风预测监测系统
利用XGboost，lightGBM，ARMA，LSTM等模型，得出0-2小时逐10分钟分辨率预报模型
● 学习相关的机器学习深度学习算法；
● 利用SciKit-learn、tensorflow、pytorch等框架实现预报模型算法；
● 对机场区域风速风向的模型进行优化，得出预报模型；
● 将预报模型利用B/S架构进行页面展示；

案例展示

机场跑道风检测系统

在航班运行中，我国空管部门对机场停机位、廊桥等信息缺乏全面的掌握，航空公司对于航班状态、飞机状态缺乏全程的跟踪，航空公司与机场不能及时地获取动态的航班起降时刻信息。民航运行信息资源共享力度不够，使得民航整体运行效率低，不能对航班时刻安排、旅客安排做到最优。在繁忙机场，飞机常常在关
分布式微博关键字爬虫NLP自然语言处理

 基于时间的数据提取功能：根据产品需求的时间码信息，对气象数据库进行时间信息筛选；  基于空间的数据提取功能：根据产品需求的经度、纬度信息，对气象数据库进行时间信息筛选；  基于高度的数据提取功能：根据产品需求的高度信息，对气象进行时间信息筛选；  基于物理要素的数