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广州Python兼职程序员

ID：336633

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深度学习算法工程师

公司信息：
IPMGBA

工作经验：
3年

兼职日薪：
500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：
广州
南沙

技术能力

作为深度学习算法工程师，我专注于AIDD（人工智能药物发现）和CDSS（临床决策支持系统）方向。我熟练掌握TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，能够高效构建和优化模型。同时，我具备丰富的数据处理经验，能够处理大规模生物信息学数据和临床数据。此外，我还熟悉药物靶点预测、基因表达分析等生物信息学算法，以及疾病诊断、治疗方案推荐等临床决策支持技术。

项目经验

（1）自治网络服务优化项目：
●项目简介：利用决策树、GBDT、KDE等机器学习算法完成网络故障的识别和定界定位工作。利于网络故障训推一体平台，构建网络故障识别与检测模型，用户可以远程调用AI能力完成智能网络运维。根据网络拓扑，定位网络根因网元。通过配置衍生告警、事件编排自动触发AI诊断能力。
●负责任务：主导开发网络AI能力训推一体平台。设计并开发该平台，完成网络故障诊断AI能力从手动训练到自动配置的转变。构建MongoDB数据库，通过Flask后端，完成模型自动训练和推理的功能。
训推一体平台在某省通信运营商得到生产应用，助力该省网络监控专业完成从固化规则判断到智能AI判断的转变。极大的提升了网络监控效率，大大缩短的网络故障事前监控和事后定界定位的时间。
（2）多模态教育知识图谱项目：
●项目简介：多模态教育知识图谱项目，其目的是构建文本、细粒度音视频、图片等多种模态相互融合的多模态知识图谱。通过多模态知识图谱完成学生学情检测、学情评估、知识劣化定界定位和知识热力图。基于深度学习和多模态知识图谱帮助教育领域赋能。
●负责任务：负责采集数据，进行数据清洗，构建知识图谱的训练集。基于成熟的文本知识图谱，将图片和细粒度视频嵌入到知识图谱中。同时完成知识图谱的知识建模、知识抽取、知识融合然后利用Neo4J图数据库进行知识的存储。在本项目中的难点是如何进行长视频的细粒度切割。我们的解决方案是利用人工进行标准然后配合视频标注的相关技术,实现细粒度视频的知识嵌入。本项目涉及计算机视觉、自然语言处理、Web、Qt、ncnn、C++、Python、Flask、Node.js、模型转换、模型压缩等多种编程语言和软硬件技术。