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3小时前在线
算法工程师
杭州全职 · 600/日 · 13050/月信用正常
工作时间: 周末8:30-6:00工作地点:
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个人介绍
2年的算法开发工作经验，主要开发语言是python，熟悉pytorch框架。
主要技能:
数据分析，数据挖掘，特征处理，算法开发，模型训练和微调等。
熟悉领域:
机器学习，深度学习，数据挖掘，数据分析。
主要成就:
1) 发表多篇论文，sci一区一篇，二区两片，校刊一篇。
2) 获得过多次全国大学生数学建模和研究生数学建模二等奖，在数学建模方面较擅长。
工作经验:
1、处理和分析TB级别的数据
2、开发过十亿级参数的模型
主要技能:
数据分析，数据挖掘，特征处理，算法开发，模型训练和微调等。
熟悉领域:
机器学习，深度学习，数据挖掘，数据分析。
主要成就:
1) 发表多篇论文，sci一区一篇，二区两片，校刊一篇。
2) 获得过多次全国大学生数学建模和研究生数学建模二等奖，在数学建模方面较擅长。
工作经验:
1、处理和分析TB级别的数据
2、开发过十亿级参数的模型
工作经历
2022-10-01 -至今杭州宇谷科技股份有限公司算法工程师
处理TB级别的时序数据， 建时序模型进行预测和分析，显著提高模型的准确率和召回率，获得最佳技术奖。 撰写技术论文和专利，成功申报多项专利许可。 主导和开发并完成十亿级参数大模型，涉及数据分析，模型开发，模型调优，模型应用部署等。
教育经历
2020-09-01 - 2023-06-01南华大学电子信息硕士
一等奖学金 全国大学生数学建模竞赛二等奖 sci一区论文一篇，二区两篇
技能
作品
Automatic diagnosis of COVID-19 infection based on ontology reasoning. BMC Medical Informatics and Decision Making(SCI 三区) 关键词: 知识图谱、机器学习、知识推理 数据处理后构建知识图谱用于新冠诊断，提高诊断效率和准确率
02025-05-21 00:05
Improving the prediction of potential kinase inhibitors with feature learning on multisource knowledge.Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences(SCI 三区 ) 第一作者
02025-05-20 23:55
The use of graph autoencoders in multitask learning has several advantages: Information sharing: By combining information from multiple tasks, the model can learn more robust representations that capture complex relational structures in the data. Efficiency: Sharing features across tasks reduces the computational cost and training time compared to training each task independently. Generalizability: The model learns features that are useful for multiple tasks, improving its ability to generalize to new data and scenarios
02025-05-21 00:08
