😯😯
数据挖掘工程师
猎豹移动 · 3年经验
日薪：
￥700/8h
地点：
北京 朝阳
时间：
下班后周六周日
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
现就职于金山猎豹，曾在科大讯飞工作，主要负责数据挖掘及自然语言处理。
职业技能：熟悉python、R、TensorFlow、Spark、Hive、Hbase、Mysql等编程语言的使用。熟悉机器学习算法、深度学习算法以及语言模型。
职业技能：熟悉python、R、TensorFlow、Spark、Hive、Hbase、Mysql等编程语言的使用。熟悉机器学习算法、深度学习算法以及语言模型。
项目经验
1.图书推荐：
从豆瓣上爬取十万本图书数据，提取与图书相关的读者书评，利用LDA、Bert等算法提取主题词，对图书进一步细化分类，找出相关联的图书。
2.基于迁移学习的思想。自动化识别Github中开源项目issue类型，该项目主要是解决样本数据不足情况下的缺陷分类问题，主要负责数据的采集及预处理，项目内分类算法选型（SVM+LR）以及项目间可迁移性分析，跨项目分类算法选型（基于模型的迁移+Bagging）。
3. 参与与凡普金科的合作项目，根据公司已有的数据预测用户的贷款意向，主要负责数据提取和清洗、特征提取以及模型训练的工作。
4.参与国元证券项目组，搭建spark集群，并负责平台的维护，定期将数据导入到hive中，并用grafana对数据进行前端展示。
5. 提取并清洗客服电话记录，将语音转为文本数据，对数据进行标注和分类，并用深度学习算法训练，判断语料中消费者是否有购买意图。
从豆瓣上爬取十万本图书数据，提取与图书相关的读者书评，利用LDA、Bert等算法提取主题词，对图书进一步细化分类，找出相关联的图书。
2.基于迁移学习的思想。自动化识别Github中开源项目issue类型，该项目主要是解决样本数据不足情况下的缺陷分类问题，主要负责数据的采集及预处理，项目内分类算法选型（SVM+LR）以及项目间可迁移性分析，跨项目分类算法选型（基于模型的迁移+Bagging）。
3. 参与与凡普金科的合作项目，根据公司已有的数据预测用户的贷款意向，主要负责数据提取和清洗、特征提取以及模型训练的工作。
4.参与国元证券项目组，搭建spark集群，并负责平台的维护，定期将数据导入到hive中，并用grafana对数据进行前端展示。
5. 提取并清洗客服电话记录，将语音转为文本数据，对数据进行标注和分类，并用深度学习算法训练，判断语料中消费者是否有购买意图。
😯😯
数据挖掘工程师 · 3年经验 · 猎豹移动
0
累计接单
0
用户评价
0
被收藏
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
现就职于金山猎豹，曾在科大讯飞工作，主要负责数据挖掘及自然语言处理。
职业技能：熟悉python、R、TensorFlow、Spark、Hive、Hbase、Mysql等编程语言的使用。熟悉机器学习算法、深度学习算法以及语言模型。
职业技能：熟悉python、R、TensorFlow、Spark、Hive、Hbase、Mysql等编程语言的使用。熟悉机器学习算法、深度学习算法以及语言模型。
项目经验
1.图书推荐：
从豆瓣上爬取十万本图书数据，提取与图书相关的读者书评，利用LDA、Bert等算法提取主题词，对图书进一步细化分类，找出相关联的图书。
2.基于迁移学习的思想。自动化识别Github中开源项目issue类型，该项目主要是解决样本数据不足情况下的缺陷分类问题，主要负责数据的采集及预处理，项目内分类算法选型（SVM+LR）以及项目间可迁移性分析，跨项目分类算法选型（基于模型的迁移+Bagging）。
3. 参与与凡普金科的合作项目，根据公司已有的数据预测用户的贷款意向，主要负责数据提取和清洗、特征提取以及模型训练的工作。
4.参与国元证券项目组，搭建spark集群，并负责平台的维护，定期将数据导入到hive中，并用grafana对数据进行前端展示。
5. 提取并清洗客服电话记录，将语音转为文本数据，对数据进行标注和分类，并用深度学习算法训练，判断语料中消费者是否有购买意图。
从豆瓣上爬取十万本图书数据，提取与图书相关的读者书评，利用LDA、Bert等算法提取主题词，对图书进一步细化分类，找出相关联的图书。
2.基于迁移学习的思想。自动化识别Github中开源项目issue类型，该项目主要是解决样本数据不足情况下的缺陷分类问题，主要负责数据的采集及预处理，项目内分类算法选型（SVM+LR）以及项目间可迁移性分析，跨项目分类算法选型（基于模型的迁移+Bagging）。
3. 参与与凡普金科的合作项目，根据公司已有的数据预测用户的贷款意向，主要负责数据提取和清洗、特征提取以及模型训练的工作。
4.参与国元证券项目组，搭建spark集群，并负责平台的维护，定期将数据导入到hive中，并用grafana对数据进行前端展示。
5. 提取并清洗客服电话记录，将语音转为文本数据，对数据进行标注和分类，并用深度学习算法训练，判断语料中消费者是否有购买意图。
立即沟通
