今天打怪了吗？
算法工程师
快手 · 1年经验
日薪：
￥800/8h
地点：
北京 海淀
时间：
下班后周六周日可工作日远程
信用行为
0
接单数
0
评价数
1
收藏数
技术能力
机器学习和深度学习经典理论及框架（Scikit-Learn、Xgboost、LightGBM、Keras、Tensorflow、 Pytorch等）
网络信息采集（Requests、BeautifulSoup、Scrapy、Selenium等）
数据处理与分析相关技术（Numpy、 Scipy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等）
常用数据库，如MongoDB、MySQL、PGSQL 以及 Redis；熟悉 Linux 系统
网络信息采集（Requests、BeautifulSoup、Scrapy、Selenium等）
数据处理与分析相关技术（Numpy、 Scipy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等）
常用数据库，如MongoDB、MySQL、PGSQL 以及 Redis；熟悉 Linux 系统
项目经验
项目名称：企业司法产品平台建设
项目角色：独立完成裁判文书相关工作
负责内容：
1.参考层次注意力网络（HAN）论文完成裁判文书分块模型，使得裁判文书内容能够结构化展示，并且利于细 粒度信息抽取与正文结构化。
2.基于 BERT-CRF 和规则完成裁判文书深度解析工作，包括当事人、律师信息、判决结果和金额解析等字段， 丰富小微企业知识图谱内容；在案由标准化基础上整理并验证案件串联逻辑；风险标签及风险度规则制定
项目名称：中国银行贷后管理报告自动化评分
项目角色：独立完成
负责内容：
1.结合分组递增规则对字数维度的进行自动化计分；重复度方面，结合相似度算法得出重复率再结合分组递增规则打分。
2.基于 LDA 模型和 TF-IDF 及 TextRank 算法进行内容相关性识别，判断出该篇报告各维度内容是否与其主题紧密相关，然后再结合各统计量以及其分布进行评分。
3.通过 LM计算文本概率值并算出 Perplexity 指标，通过函数压缩或拟合分布的方法得到通顺度评分
项目角色：独立完成裁判文书相关工作
负责内容：
1.参考层次注意力网络（HAN）论文完成裁判文书分块模型，使得裁判文书内容能够结构化展示，并且利于细 粒度信息抽取与正文结构化。
2.基于 BERT-CRF 和规则完成裁判文书深度解析工作，包括当事人、律师信息、判决结果和金额解析等字段， 丰富小微企业知识图谱内容；在案由标准化基础上整理并验证案件串联逻辑；风险标签及风险度规则制定
项目名称：中国银行贷后管理报告自动化评分
项目角色：独立完成
负责内容：
1.结合分组递增规则对字数维度的进行自动化计分；重复度方面，结合相似度算法得出重复率再结合分组递增规则打分。
2.基于 LDA 模型和 TF-IDF 及 TextRank 算法进行内容相关性识别，判断出该篇报告各维度内容是否与其主题紧密相关，然后再结合各统计量以及其分布进行评分。
3.通过 LM计算文本概率值并算出 Perplexity 指标，通过函数压缩或拟合分布的方法得到通顺度评分
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数据处理与分析相关技术（Numpy、 Scipy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等）
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项目名称：企业司法产品平台建设
项目角色：独立完成裁判文书相关工作
负责内容：
1.参考层次注意力网络（HAN）论文完成裁判文书分块模型，使得裁判文书内容能够结构化展示，并且利于细 粒度信息抽取与正文结构化。
2.基于 BERT-CRF 和规则完成裁判文书深度解析工作，包括当事人、律师信息、判决结果和金额解析等字段， 丰富小微企业知识图谱内容；在案由标准化基础上整理并验证案件串联逻辑；风险标签及风险度规则制定
项目名称：中国银行贷后管理报告自动化评分
项目角色：独立完成
负责内容：
1.结合分组递增规则对字数维度的进行自动化计分；重复度方面，结合相似度算法得出重复率再结合分组递增规则打分。
2.基于 LDA 模型和 TF-IDF 及 TextRank 算法进行内容相关性识别，判断出该篇报告各维度内容是否与其主题紧密相关，然后再结合各统计量以及其分布进行评分。
3.通过 LM计算文本概率值并算出 Perplexity 指标，通过函数压缩或拟合分布的方法得到通顺度评分
项目角色：独立完成裁判文书相关工作
负责内容：
1.参考层次注意力网络（HAN）论文完成裁判文书分块模型，使得裁判文书内容能够结构化展示，并且利于细 粒度信息抽取与正文结构化。
2.基于 BERT-CRF 和规则完成裁判文书深度解析工作，包括当事人、律师信息、判决结果和金额解析等字段， 丰富小微企业知识图谱内容；在案由标准化基础上整理并验证案件串联逻辑；风险标签及风险度规则制定
项目名称：中国银行贷后管理报告自动化评分
项目角色：独立完成
负责内容：
1.结合分组递增规则对字数维度的进行自动化计分；重复度方面，结合相似度算法得出重复率再结合分组递增规则打分。
2.基于 LDA 模型和 TF-IDF 及 TextRank 算法进行内容相关性识别，判断出该篇报告各维度内容是否与其主题紧密相关，然后再结合各统计量以及其分布进行评分。
3.通过 LM计算文本概率值并算出 Perplexity 指标，通过函数压缩或拟合分布的方法得到通顺度评分
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