求職意向
算法工程師 北京 薪資面議 隨時到崗
教育背景
2020.x -2020x 錘子簡歷大學(xué) 測控技術(shù)與儀器
工作經(jīng)驗
2020.x -2020x 中軟國際 自然語言處理工程師
2020.x -2020x 錘子簡歷信息技術(shù)有限公司 自然語言處理工程師
2020.x -2020x 錘子簡歷信息技術(shù)有限公司 Android工程師
2020.x -2020x 中國電子科技集團(tuán)第20研究所 雷達(dá)工程師
負(fù)責(zé)雷達(dá)生產(chǎn)調(diào)試，后期維護(hù)，以及軟件編寫
項目經(jīng)驗
2020.x -2020x Yot
用戶真實發(fā)問語句多標(biāo)簽分類
項目描述
Bixby是三星旗下的人工智能助手，擁有語音識別和智能能問答等功能。為使開發(fā)和測試人員更方便的處理大量用戶真實發(fā)問的自然語句，節(jié)省勞動力，自動將自然語句歸類并進(jìn)行標(biāo)注，在總體數(shù)據(jù)上準(zhǔn)確率達(dá)到97.3%,在不考慮follow up的情況下 準(zhǔn)確率可到達(dá)98.5+%
開發(fā)職責(zé)描述
1 模型調(diào)研 對問題需求的把握，理解，參考網(wǎng)上資料了解自然語言處理中文分類技術(shù)的論文，分析模型之間的優(yōu)缺點，分別嘗試了rnn,bilstm,和bert三種模型.在使用bert模型時，僅使用微調(diào)就得到了極高的準(zhǔn)確率，但是在實際應(yīng)用中模型過大，需要微調(diào)，且語料變化頻率快等問題導(dǎo)致在該模型在應(yīng)用上很差。在改用bilstm后，使用jieba+gensim構(gòu)建的詞向量，雖然準(zhǔn)確率下降2到3個百分點，但是由于實際應(yīng)用中同類發(fā)問語句的擬合程度很高，整體效果比較好，且速度得到極大的提升。
2 工具可視化 為方便開發(fā)人員使用，將模型程序窗口化，可視化，內(nèi)置訓(xùn)練好的詞向量，支持針對新的語料重新訓(xùn)練，可以使不同模塊的開發(fā)人員一鍵訓(xùn)練自己項目的模型。一個新模型訓(xùn)練的時間為3-5分鐘，對case標(biāo)注耗時為每句話0.1s左右 極大的提高了工作效率
3 模型優(yōu)化 在大規(guī)模使用后，根據(jù)反饋進(jìn)行模型的優(yōu)化 ，針對較多follow up語句分錯的情況，對follow up類別的語句做了數(shù)據(jù)增強，并在訓(xùn)練中增加了權(quán)值。同時嘗試根據(jù)給出的關(guān)鍵詞對模型分類進(jìn)行加權(quán)，并使用rnn代替blistm進(jìn)一步縮小工具大小和推理速度
對保險條款中信息的抽取
項目描述
針對大量pdf格式的保險條款進(jìn)行知識提取。提取猶豫期，保險期間等關(guān)鍵信息
開發(fā)職責(zé)描述
1 抽取模型架構(gòu)設(shè)計
百度2020語言與智能技術(shù)競賽
機器閱讀理解 top2%
事件抽取任務(wù)top3%
阿里“公益AI之星”挑戰(zhàn)賽-新冠疫情相似句對判定大賽
相似句對判定比賽 top7%
社交類Android
曾獨立開發(fā)一款社交app,有前后交互經(jīng)驗,以及部分后臺開發(fā)，并參與開發(fā)工具類app，提供動態(tài)壁紙和圖片壁紙，提供清理，手電筒，來電屏等功能。采用敏捷開發(fā)模式，和同事共同開發(fā)，使用sql作為數(shù)據(jù)庫，Glide作為圖片處理工具，Git作為版本管理工具，迭代開發(fā)多個版本。在開發(fā)過程中主要負(fù)責(zé)手電筒及皮膚商城模塊的展示和邏輯，清理模塊中app管理，大文件管理，重復(fù)照片查找等功能實現(xiàn)，以及主頁面Call Screen的廣告展示的邏輯實現(xiàn)和優(yōu)化。
自我評價
對nlp，人工能智能方向非常熱愛，愿意并能夠?qū)W習(xí)接受新的技術(shù)和觀點。
有閱讀論文和高質(zhì)量blog的習(xí)慣 有很強的學(xué)習(xí)能力
愿意分享自己的經(jīng)驗，有自己的blog
具有良好的溝通能力，能很好的融入團(tuán)隊，幫助團(tuán)隊，善于發(fā)現(xiàn)團(tuán)隊中成員的優(yōu)點。
不畏懼困難，工作認(rèn)真努力，有責(zé)任心。
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