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基本信息 

姓名：錘子簡(jiǎn)歷

年齡：25

學(xué)歷：本科

所在城市：廣州市

工作經(jīng)驗(yàn)：2年

聯(lián)系電話：12345678910

郵箱：BD@ 100chui.com

求職意向 

職位：算法工程師

工作地點(diǎn)：廣東廣州

薪資要求：面議

入職時(shí)間：隨時(shí)到崗

教育背景 

時(shí)間段：201X.09 - 至今

學(xué)校名稱：錘子簡(jiǎn)歷大學(xué)1

專業(yè)：第四紀(jì)地質(zhì)學(xué)

學(xué)歷層次：本科

成績(jī)績(jī)點(diǎn)：3.5

榮譽(yù)獎(jiǎng)項(xiàng)：

? 三好學(xué)生 (2018-2019)

時(shí)間段：201X.09 - 201X.07

學(xué)校名稱：錘子簡(jiǎn)歷大學(xué)2

專業(yè)：資源勘查工程

學(xué)歷層次：本科

成績(jī)績(jī)點(diǎn)：3.5

榮譽(yù)獎(jiǎng)項(xiàng)：

? 優(yōu)秀學(xué)生獎(jiǎng)學(xué)金 (2014-2015)

? 優(yōu)秀學(xué)生干部 (2015-2016)

證書：

? 計(jì)算機(jī)二級(jí)證書

? CET英語(yǔ)六級(jí)

工作經(jīng)驗(yàn) 

時(shí)間段：201X.09 - 201X.11

公司名稱：錘子簡(jiǎn)歷公司

職位：算法工程師

主要職責(zé)：

? 負(fù)責(zé)處理NLPcc2016中文微博評(píng)論數(shù)據(jù)集，總計(jì)處理超過(guò)XX萬(wàn)條評(píng)論數(shù)據(jù)。

? 使用Albert模型作為特征抽取器，提高特征提取的準(zhǔn)確性和效率。

? 引入LDA模型，成功抽取出每個(gè)話題的XX個(gè)主題短語(yǔ)，增強(qiáng)模型的理解能力。

? 通過(guò)Attention機(jī)制和兩層CNN池化層，顯著提高模型的分類性能。

成果：

? 在NLPcc2016中文微博評(píng)論立場(chǎng)檢測(cè)任務(wù)中，F(xiàn)1得分達(dá)到67%，排名第六。

? 為公司后續(xù)社交媒體情感分析和立場(chǎng)檢測(cè)領(lǐng)域的研究奠定基礎(chǔ)。

項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn) 

時(shí)間段：201X.06 - 201X.10

項(xiàng)目名稱：地質(zhì)文獻(xiàn)分類

職位：算法工程師

項(xiàng)目描述：

? 為科研人員提供精細(xì)化文獻(xiàn)搜索服務(wù)，整理280個(gè)常用地質(zhì)實(shí)驗(yàn)方法。

? 基于Bert和自設(shè)計(jì)的SE_RES_CNN模塊，實(shí)現(xiàn)文獻(xiàn)分類，平均類別AUC達(dá)到0.90。

主要職責(zé)：

? 獨(dú)立完成SE_RES_CNN模塊的代碼實(shí)現(xiàn)。

? 完成訓(xùn)練調(diào)優(yōu)及Xavier初始化、Gelu激活函數(shù)替換等改進(jìn)。

? 參與文獻(xiàn)整理和標(biāo)注工作。

成果：

? 最終平均類別AUC優(yōu)化為0.92。

時(shí)間段：201X.03 - 201X.07

項(xiàng)目名稱：地質(zhì)領(lǐng)域?qū)嶓w識(shí)別

職位：算法工程師

項(xiàng)目描述：

? 識(shí)別地質(zhì)文獻(xiàn)中的實(shí)驗(yàn)設(shè)備名稱及實(shí)驗(yàn)室地點(diǎn)，為研究人員提供精準(zhǔn)調(diào)研搜索。

? 使用Seq2Seq模型，融合全局特征進(jìn)行雙編碼，最終識(shí)別率F1score達(dá)到0.92。

主要職責(zé)：

? 完成算法Encoder部分設(shè)計(jì)及代碼實(shí)現(xiàn)。

? 引入DT網(wǎng)絡(luò)和Maxout，優(yōu)化模型性能。

? 參與數(shù)據(jù)標(biāo)注和清洗工作。

成果：

? 識(shí)別率F1score提升至0.92，交付數(shù)據(jù)部門使用。

實(shí)習(xí)經(jīng)驗(yàn) 

時(shí)間段：201X.11 - 201X.01

公司名稱：廣州錘子簡(jiǎn)歷公司

職位：NLP算法實(shí)習(xí)生

主要職責(zé)：

? 負(fù)責(zé)Babel智能音箱Reminder提醒技能模塊的交互設(shè)計(jì)。

? 維護(hù)和改進(jìn)NLU-pipeline的意圖分類和槽位識(shí)別模塊。

? 編寫腳本工具，支持智能家居領(lǐng)域的訓(xùn)練任務(wù)。

自我評(píng)價(jià) 

? 性格開朗，熱愛(ài)運(yùn)動(dòng)，具備較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神。

? 對(duì)AI技術(shù)有濃厚興趣，具備一年AI培訓(xùn)經(jīng)歷及多個(gè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。

? 熟練掌握Python、TensorFlow等工具，熟悉BERT、Transformer等前沿算法。

? 英文文獻(xiàn)閱讀能力強(qiáng)，能夠快速學(xué)習(xí)和復(fù)現(xiàn)最新算法。

技能 

? 熟練掌握Python及TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)框架。

? 掌握Transformer、Seq2Seq、Text_CNN、LSTM、Attention等模型。

? 熟悉BERT、Albert、GCDT源碼，具備調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)。

? 掌握深度學(xué)習(xí)優(yōu)化技巧，如BN、LN、標(biāo)簽平滑、FocalLoss等。

? 熟練使用Sklearn框架，理解SVM、LR、KNN、決策樹等算法。

? 熟悉NLP開源工具，如Jieba、HanLP、LDA、Doc2Vec、Word2Vec。

? 具備數(shù)據(jù)爬取及正則清洗等預(yù)處理能力。

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文/錘子簡(jiǎn)歷

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