本科-清华-软件工程&研究生-卡耐基梅隆-MSIT-SE
扎实的python,sql编程能力;
丰富的大数据经验,包括数据清洗和预处理,并行计算和任务调度,特征提取组合降维等,尤其对于时间序列数据有大量的工程实践;
熟知深度学习常见的算法和模型,包括CNN、RNN、迁移学习等,具备算法设计和模型调参优化的项目经验,尤其在处理过拟合和欠拟合问题上。
供需市场环境下的多因素智能定价模型:
涉及从复杂信息标准化、文本信息标签化开始,到特征工程的组合和降维,模型评估的AB实验等;
用户触达推荐算法平台:综合考虑各种维度和业务场景,部署多种推荐算法,持续模型调参优化。
开发了一个算法中台,它具有可配置性,可以支持不同类型的模型集成和定制化,还包括竞品数据爬取功能,帮助业务获取丰富的市场信息。
开发了一个算法中台,它具有可配置性,可以支持不同类型的模型集成和定制化,还包括竞品数据爬取功能,帮助业务获取丰富的市场信息。
利用机器学习算法,通过对大量历史数据的学习和训练,建立一个预测模型,以预测产品或服务的最佳定价。该模型可以考虑多个因素,如市场需求、竞争情况、产品特性、消费者行为等。通过对这些因素进行综合分析和预测,模型可以自动地为企业提供最佳定价策略。