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全职 · 300/日  ·  6525/月
工作时间: 工作日09:00-21:00工作地点: 远程
服务企业: 0家累计提交: 0工时
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个人介绍

个人亮点

五年工作经验的算法工程师,擅长机器学习和深度学习算法开发,熟悉Python、TensorFlow、PyTorch等技术。曾服务于多家知名企业,参与多个大型项目,积累了丰富的实践经验,拥有扎实的编程功底和优秀的问题解决能力。


教育背景

主要课程:数据结构与算法、数据库系统、计算机网络、操作系统、软件工程、人工智能

成绩:GPA 3.8/4.0

荣誉与奖项:国家奖学金、优秀毕业生

技能与专长编程语言:Python、Java、C++开发框架:Django、Flask机器学习与深度学习:框架:TensorFlow、PyTorch、Keras算法:线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机(SVM)、k-最近邻(k-NN)、K-means聚类深度学习:卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、生成对抗网络(GAN)、自编码器(Autoencoder)数据处理与分析:工具:Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn技能:数据清洗、数据预处理、特征工程、数据可视化、统计分析数据库:MySQL、PostgreSQL、MongoDB

涂鸦智能

职位:算法工程师

时间:2019年6月 - 2023年5月

主要职责:

负责智能家居产品中的算法设计与优化,提升产品智能化水平。参与机器学习和深度学习模型的研发,应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域。

具体工作内容:

开发并优化基于深度学习的图像识别算法,用于智能摄像头和家居监控系统。参与智能音箱语音识别算法的研发,提升语音指令识别的准确性和响应速度。设计并实现智能对话系统中的意图识别和对话管理算法。


工作经历

  • 2023-09-15 -2024-02-08橙兰科技算法工程

    主要职责: 参与公司智能电视和家电产品的算法开发和优化,提升产品的智能化和用户体验。 开发和优化推荐系统算法,提供个性化的内容推荐服务。 与硬件团队合作,优化算法在嵌入式系统中的实现,提高算法运行效率和可靠性。 具体工作内容: 推荐系统:设计并实现了基于协同过滤和深度学习的推荐算法,为智能电视用户提供个性化的内容推荐服务。 图像处理:开发了图像增强和去噪算法,提升了电视显示画质和用户观影体验。 嵌入式算法优化:优化算法在嵌入式系统中的实现,确保在资源受限的环境下高效运行。

教育经历

  • 2020-09-01 - 浙江海洋大学数据科学与大数据技术本科

    主要课程:数据结构与算法、数据库系统、计算机网络、操作系统、软件工程、人工智能 荣誉与奖项:校级奖学金 项目与实践: 毕业设计:基于机器学习的图像分类系统

技能

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作品
图像识别

图像识别软件是一种利用计算机视觉技术分析和处理图像数据,从中识别出特定对象、特征或模式的软件。它结合了人工智能和机器学习算法,能够从静态图像或视频中提取有用的信息,并进行分类、检测和识别。对象识别:能够识别图像中的各种对象,例如人脸、动物、车辆、建筑物等。图像分类:根据图像内容自动分类,例如将图片分类为“猫”、“狗”、“风景”等类别。

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2024-05-24 18:37
OCR软件

这段代码通过Tkinter创建了一个简单的图形界面应用,允许用户输入文本并调用OpenAI API对文本进行改写。改写后的文本显示在结果框中。应用程序的主要功能包括文本输入、按钮触发事件处理和文本输出显示。

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2024-05-24 18:30
网络爬虫

爬虫程序系统地从指定网站抓取数据,通过代理池减少被封禁的风险,并将抓取的数据整理并保存到Excel文件中。整个过程包括获取代理、发送请求、解析HTML和写入文件等步骤。

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2024-05-24 18:28
更新于: 05-24 浏览: 16