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全职 · 800/日  ·  17400/月
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个人介绍

5年后台,4年深度学习算法开发经验,熟悉系统开发流程;熟悉Java、Python,能使用Tensorflow、Pytorch开发机器学习算法。熟悉Linux工作环境;了解常见机器学习、深度学习、最优化、模型评估算法;了解分词、语言模型、文本分类、问答系统等自然语言处理技术;了解目标检测、图像分类等计算机视觉技术。

工作经历

  • 2013-07-01 -至今中国南方航空算法工程师

    参与部门的项目管理、需求分析、系统设计、编码开发、发布上线等工作,保证系统稳定可靠运行。

教育经历

  • 2009-07-01 - 2013-06-30武汉理工大学电子商务本科

技能

openCV
图像处理
TensorFlow
深度学习
机器学习
自然语言处理
Torch
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作品
智能问答系统

智能问答系统结合NLP、搜索引擎等技术,通过对用户的问题进行分析,自动匹配出问答库中最符合用户意图的答案。系统基于内部手册、规章等数据,构建企业知识库,并提供智能问答服务。通过对用户问题进行语义分析,自动识别用户意图,检索并返回知识库中的最佳答案,帮助用户从庞大的信息海洋中快速找到需要的信息。 在项目中负责需求调研、方案设计、模型开发/训练、服务发布等工作。

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2023-04-16 08:53
旅客评分分析

针对已成行旅客发放的服务满意度问卷中,旅客可提交文本类型评论,而人工分析此类评论存在效率低、统计难等问题。通过建立分析模型,对评论中的关键词进行识别并打上相应标签,得出评论的情感取向、标签分类等结果,从而更好地发掘旅客反馈的焦点问题,了解企业自身服务短板,为提升服务质量输入价值。 项目基于情感分析、文本分类技术,对每条旅客评论进行情感、业务等多维度分类。 在项目中负责需求调研、方案设计、模型开发/训练、服务发布等工作。

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2023-04-16 08:54
行李破损识别

在旅客提取行李后,若发现行李破损,可通过旅客*,至APP上传破损行李图片,通过AI图像识别,识别破损行李情况,并自动给出赔偿金额,以解决人员审核时长,标准不一致的问题,提高赔偿工作效率。 智能行李破损识别任务,是通过基于深度学习的目标检测和图像分类技术,对图片、视频中的行李进行自动分析,识别行李位置、行李破损位置、行李破损类型等信息。 在项目中负责需求调研、方案设计、模型开发/训练、服务发布等工作。

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2023-04-16 08:55
更新于: 2022-10-05 浏览: 357