brainofmachine
服务端工程师
阿里巴巴 · 3年经验
日薪：
￥1000/8h
地点：
上海 全区
时间：
下班后周六周日
信用行为
0
接单数
0
评价数
3
收藏数
技术能力
版本控制：熟练使用Git；
数据库：熟悉MySQL/SQL Server, Redis的原理和使用；
安全：了解不同的安全攻击方式（如sql注入等），能够规避常见安全漏洞，防御各种网络攻击事件；
网络：熟悉http, tcp/ip协议，熟练使用各种抓包工具；
机器学习/大数据：了解MapReduce模型，拥有海量数据处理和分布式开发经验，熟练运用机器学习相关算法与开源库；
数据结构/算法：熟练掌握数据结构和算法知识，能够通过分析代码了解架构的性能和复杂度，做出针对性的优化；
后端：Spring/Linux/缓存/负载均衡/分布式；
前端：了解html, Javascript, css，熟悉使用jQuery, Bootstrap, angular等；
数据库：熟悉MySQL/SQL Server, Redis的原理和使用；
安全：了解不同的安全攻击方式（如sql注入等），能够规避常见安全漏洞，防御各种网络攻击事件；
网络：熟悉http, tcp/ip协议，熟练使用各种抓包工具；
机器学习/大数据：了解MapReduce模型，拥有海量数据处理和分布式开发经验，熟练运用机器学习相关算法与开源库；
数据结构/算法：熟练掌握数据结构和算法知识，能够通过分析代码了解架构的性能和复杂度，做出针对性的优化；
后端：Spring/Linux/缓存/负载均衡/分布式；
前端：了解html, Javascript, css，熟悉使用jQuery, Bootstrap, angular等；
项目经验
2015.6.—至今. 阿里巴巴集团—搜索事业部
使用ODPS大数据处理工具（Hadoop封装）对淘宝和天猫全网商品数据做品牌同义词的挖掘工作。从卖家、类目、商品数量等不同维度挖掘高置信度品牌同义词约10万对，评测准确率98.4%，每天增量约100对，产出结果基本无需人工review；
运用LR/GBDT回归算法，预估商品因为品质问题而遭用户退款的概率。利用MapReduce强大的分布式计算能力，进行商品数据的获取、采样、清洗，商品特征的提取、处理、筛选，以及模型的选择、优化等工作，对预测结果中品质退款率高的商品做降权处理，使优质商品的排序靠前，省去用户反复翻页的开销；
2014.6.—2015.6. 视频图像中的车辆特征可信识别技术研究
针对高速公路卡口拍摄的不同光照、视角、场景条件下的图像，使用开源视觉库OpenCV和AdaBoost算法对其中的车辆、车牌、车标等目标进行检测；
完成对目标多特征（HOG、LBP）的提取与融合，实现车型识别（SVM）、车辆颜色识别（SVM）、车牌字符识别（ANN）和车标识别（CNN）功能；
以第一作者发表发明专利“快速级联式车标视觉检测与识别方法”一篇；
2014. 6.—2014.6. 上海渤视电子科技有限公司
使用OpenCV中的视觉检测算法（haar特征+级联分类器）检测图像中的人脸及双眼；
制定疲劳状态判别规则，设计疲劳状态识别算法，经测试评估识别正确率超过90%；
2013.6.—2014.6. 基于Vega/OSG的虚拟现实仿真系统研发
使用Qt Creator和OSG编写具有真实作战背景和军事目标的实时3D战场环境仿真软件；
在可见光渲染基础上调用Vega底层API编写红外渲染模块, 实现对真伪军事目标的甄别；
使用ODPS大数据处理工具（Hadoop封装）对淘宝和天猫全网商品数据做品牌同义词的挖掘工作。从卖家、类目、商品数量等不同维度挖掘高置信度品牌同义词约10万对，评测准确率98.4%，每天增量约100对，产出结果基本无需人工review；
运用LR/GBDT回归算法，预估商品因为品质问题而遭用户退款的概率。利用MapReduce强大的分布式计算能力，进行商品数据的获取、采样、清洗，商品特征的提取、处理、筛选，以及模型的选择、优化等工作，对预测结果中品质退款率高的商品做降权处理，使优质商品的排序靠前，省去用户反复翻页的开销；
2014.6.—2015.6. 视频图像中的车辆特征可信识别技术研究
针对高速公路卡口拍摄的不同光照、视角、场景条件下的图像，使用开源视觉库OpenCV和AdaBoost算法对其中的车辆、车牌、车标等目标进行检测；
完成对目标多特征（HOG、LBP）的提取与融合，实现车型识别（SVM）、车辆颜色识别（SVM）、车牌字符识别（ANN）和车标识别（CNN）功能；
以第一作者发表发明专利“快速级联式车标视觉检测与识别方法”一篇；
2014. 6.—2014.6. 上海渤视电子科技有限公司
使用OpenCV中的视觉检测算法（haar特征+级联分类器）检测图像中的人脸及双眼；
制定疲劳状态判别规则，设计疲劳状态识别算法，经测试评估识别正确率超过90%；
2013.6.—2014.6. 基于Vega/OSG的虚拟现实仿真系统研发
使用Qt Creator和OSG编写具有真实作战背景和军事目标的实时3D战场环境仿真软件；
在可见光渲染基础上调用Vega底层API编写红外渲染模块, 实现对真伪军事目标的甄别；
ID:114346
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版本控制：熟练使用Git；
数据库：熟悉MySQL/SQL Server, Redis的原理和使用；
安全：了解不同的安全攻击方式（如sql注入等），能够规避常见安全漏洞，防御各种网络攻击事件；
网络：熟悉http, tcp/ip协议，熟练使用各种抓包工具；
机器学习/大数据：了解MapReduce模型，拥有海量数据处理和分布式开发经验，熟练运用机器学习相关算法与开源库；
数据结构/算法：熟练掌握数据结构和算法知识，能够通过分析代码了解架构的性能和复杂度，做出针对性的优化；
后端：Spring/Linux/缓存/负载均衡/分布式；
前端：了解html, Javascript, css，熟悉使用jQuery, Bootstrap, angular等；
数据库：熟悉MySQL/SQL Server, Redis的原理和使用；
安全：了解不同的安全攻击方式（如sql注入等），能够规避常见安全漏洞，防御各种网络攻击事件；
网络：熟悉http, tcp/ip协议，熟练使用各种抓包工具；
机器学习/大数据：了解MapReduce模型，拥有海量数据处理和分布式开发经验，熟练运用机器学习相关算法与开源库；
数据结构/算法：熟练掌握数据结构和算法知识，能够通过分析代码了解架构的性能和复杂度，做出针对性的优化；
后端：Spring/Linux/缓存/负载均衡/分布式；
前端：了解html, Javascript, css，熟悉使用jQuery, Bootstrap, angular等；
项目经验
2015.6.—至今. 阿里巴巴集团—搜索事业部
使用ODPS大数据处理工具（Hadoop封装）对淘宝和天猫全网商品数据做品牌同义词的挖掘工作。从卖家、类目、商品数量等不同维度挖掘高置信度品牌同义词约10万对，评测准确率98.4%，每天增量约100对，产出结果基本无需人工review；
运用LR/GBDT回归算法，预估商品因为品质问题而遭用户退款的概率。利用MapReduce强大的分布式计算能力，进行商品数据的获取、采样、清洗，商品特征的提取、处理、筛选，以及模型的选择、优化等工作，对预测结果中品质退款率高的商品做降权处理，使优质商品的排序靠前，省去用户反复翻页的开销；
2014.6.—2015.6. 视频图像中的车辆特征可信识别技术研究
针对高速公路卡口拍摄的不同光照、视角、场景条件下的图像，使用开源视觉库OpenCV和AdaBoost算法对其中的车辆、车牌、车标等目标进行检测；
完成对目标多特征（HOG、LBP）的提取与融合，实现车型识别（SVM）、车辆颜色识别（SVM）、车牌字符识别（ANN）和车标识别（CNN）功能；
以第一作者发表发明专利“快速级联式车标视觉检测与识别方法”一篇；
2014. 6.—2014.6. 上海渤视电子科技有限公司
使用OpenCV中的视觉检测算法（haar特征+级联分类器）检测图像中的人脸及双眼；
制定疲劳状态判别规则，设计疲劳状态识别算法，经测试评估识别正确率超过90%；
2013.6.—2014.6. 基于Vega/OSG的虚拟现实仿真系统研发
使用Qt Creator和OSG编写具有真实作战背景和军事目标的实时3D战场环境仿真软件；
在可见光渲染基础上调用Vega底层API编写红外渲染模块, 实现对真伪军事目标的甄别；
使用ODPS大数据处理工具（Hadoop封装）对淘宝和天猫全网商品数据做品牌同义词的挖掘工作。从卖家、类目、商品数量等不同维度挖掘高置信度品牌同义词约10万对，评测准确率98.4%，每天增量约100对，产出结果基本无需人工review；
运用LR/GBDT回归算法，预估商品因为品质问题而遭用户退款的概率。利用MapReduce强大的分布式计算能力，进行商品数据的获取、采样、清洗，商品特征的提取、处理、筛选，以及模型的选择、优化等工作，对预测结果中品质退款率高的商品做降权处理，使优质商品的排序靠前，省去用户反复翻页的开销；
2014.6.—2015.6. 视频图像中的车辆特征可信识别技术研究
针对高速公路卡口拍摄的不同光照、视角、场景条件下的图像，使用开源视觉库OpenCV和AdaBoost算法对其中的车辆、车牌、车标等目标进行检测；
完成对目标多特征（HOG、LBP）的提取与融合，实现车型识别（SVM）、车辆颜色识别（SVM）、车牌字符识别（ANN）和车标识别（CNN）功能；
以第一作者发表发明专利“快速级联式车标视觉检测与识别方法”一篇；
2014. 6.—2014.6. 上海渤视电子科技有限公司
使用OpenCV中的视觉检测算法（haar特征+级联分类器）检测图像中的人脸及双眼；
制定疲劳状态判别规则，设计疲劳状态识别算法，经测试评估识别正确率超过90%；
2013.6.—2014.6. 基于Vega/OSG的虚拟现实仿真系统研发
使用Qt Creator和OSG编写具有真实作战背景和军事目标的实时3D战场环境仿真软件；
在可见光渲染基础上调用Vega底层API编写红外渲染模块, 实现对真伪军事目标的甄别；
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