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深度学习算法工程师 · 1年经验 · 中国科学院
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技术能力
熟练掌握C/C++、Python语言，具有良好的编程能力；
熟悉TensorFlow，pytorch等框架，尤其针对循环神经网络；
从事关于时序数据，语言相关的深度学习模型开发工作；
具备独立完成整个工程开发能力；
掌握算法优化，多线程并发开发基础；
对机器学习、计算机视觉，深度学习有独到见解；
熟悉TensorFlow，pytorch等框架，尤其针对循环神经网络；
从事关于时序数据，语言相关的深度学习模型开发工作；
具备独立完成整个工程开发能力；
掌握算法优化，多线程并发开发基础；
对机器学习、计算机视觉，深度学习有独到见解；
项目经验
1.中科院——AI比赛获奖，负责AI模型构建：在中科院期间参与游戏竞赛AIIDE获得第三名成绩，在此期间负责游戏单位序列生成模型搭建，采用深度学习+强化学习方法实现，同时自己实现了一个基于矩阵的几何算法，优化模型性能。
2.滴滴——乘客个性化乘车预测：就未来一周打车预测问题，针对不同用户实现个性化预测，在此项目中使用的NLP相关技术有：Seq2Seq，词向量，TextCNN，Attention，蒙特卡洛优化等，成功优化既定目标。
2.滴滴——乘客个性化乘车预测：就未来一周打车预测问题，针对不同用户实现个性化预测，在此项目中使用的NLP相关技术有：Seq2Seq，词向量，TextCNN，Attention，蒙特卡洛优化等，成功优化既定目标。
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