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21天前在线
研究员
北京全职 · 800/日 · 17400/月信用正常
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个人介绍
博士研究方向为深度学习图神经网络（GNN, GCN）, 熟悉常见的图数据相关任务，并对数据图结构化有着丰富经验。
● 4年深度学习科研经验，学习能力极强，熟练使用Pytorch等深度学习框架对SOTA论文进行快速复现，改进。
● 参与过多个合作项目，具备数据分析，总结能力。能够通过对数据的收集归纳，整理得出结论。
● 1年C/C++ 开发经验，对Linux开发环境以及IoT开发相关技术有一定了解。
● 10年海外学习工作经历，执行力强，善于团队合作，英语交流/阅读/书写无障碍。
● 工作意向：任何领域正在使用或打算使用深度学习图神经网络技术，已有或正在建立图结构数据的商业研发项目。
工作经历
2022-06-01 -至今苏州思萃人工智能研究所有限公司应用科学家
负责研究所研发部所有项目的日常管理，新项目可行性调研等工作。 ■ 协助部门领导组织，协调、沟通及管理项目预算、计划、进度、资源以及结算等。 ■ 对新项目技术可行性进行调研并提出可行方案，配合商务部推进立项相关工作。 ■ 参与具体项目研发工作。
2017-06-08 -至今University of Technology, Sydney研究员
1. 进行深度学习图卷积相关的学术研究。 2. 不定期参与开发各类深度学习相关项目。
2016-08-01 -2017-05-01Adaptrum高级后端工程师
根据用户需求，开发并升级基于linux的多核处理器SOC操作系统。并根据测试部门需求开发部分功能的测试脚本。
教育经历
2017-08-31 - 2022-09-30UTSComputer Science博士研究生
从事图神经网络相关研究，擅长使用图卷积神经网络（GCN）处理图结构数据完成特定任务。 结合联邦学习（Federated Learning）使GCN具备更好的可拓展性以应对工业界的真实应用场景
2012-05-01 - 2016-05-01Arizona State UniversityComputer Science(Software Engineering)本科
本科毕业 主修课程 *Software Analysis and Design/软件分析与设计 *Advanced Object Oriented Principles/面向对象编程原则 *Distributed Software Development/分布式软件开发
技能
作品
将患者医疗数据可视化，并提供给用户（专家）， 用户可任意点击数据并标记相同或差异， 后台聚类算法根据用户标记实时优化聚类结果； 提供各类的统计分析功能。
02019-03-04 08:54
