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山东其它兼职程序员

ID：239191

珈美sama

机器学习工程师

公司信息：
韩都衣舍电商集团

工作经验：
1年

兼职日薪：
500元/8小时

兼职时间：
可工作日远程

所在区域：
山东
全区

技术能力

2019年2月–2020年12月讲师——山东电子职业技术学院，计算机与软件工程系研究方向自然语言处理、机器翻译
主讲课程 Python 程序设计高级(机器学习)、大数据平台构建与开发校级课题基于电商竞品数据的女装流行元素预测(在研)
成果《大数据平台搭建与维护》(机械工业出版社)，2020 年《数据仓库技术及应用》(机械工业出版社)，2020 年《Python 语言设计》(武汉大学出版社)，2020 年

2018年4月-10月机器学习算法工程师——韩都衣舍电商集团，商业智能中心
主要职责参与电商活动销量预测系统开发、商品推荐系统开发
成果实现 BI 系统中的服装搭配推荐功能

项目经验

2019年6月–2020年9月儿童读物智能对话系统
项目简介通过对文本难易程度的分析，面向用户推出个性化需求的儿童读物
核心技术搭建 Hadoop HA 平台;Python 爬虫技术:数据采集;Python 数据处理技术: 数据挖掘;机器学习算法:Tf-Idf 算法进行关键词提取、使用信息熵处理特征，信息增益计算文本难易度;Flask 框架:实现前端后台链接，进行数据可视化; 余弦相似度:实现智能对话功能
开发环境 macOS High Sierra+Python3.6.5+MySql+Flask+CentOS7+Windows 10 本人职责主持、指导整个系统开发。实现数据挖掘、机器学习算法部分处理，实现文本
情感分析、关键词提取、文本难易度等功能使用语言 Python、MySql、JavaScript、HTML、CSS

2017年6月–12月 TransVis 翻译版本可视化系统
项目简介 DelightedBeauty是一个由Pr. Tom Cheesman发起的项目，主要为翻译和语言学家提供多语种语料库以及可视化等技术支持。本项目旨在通过分析《奥赛罗》的英文与 16 个德文翻译版本的词汇，探索一种合适的可视化方案。
核心技术 Java Swing:负责 GUI 实现;DeReKo 语料库:存储 10000 个最常用德语词语原型及词形变化，负责实现德语词形还原功能;StanfordNLP API:英语词语的词形还原功能;Google TranslationAPI:英德词语翻译
开发环境 Windows 10 + Eclipse + JDK1.8
本人职责开发一款数据可视化软件(TransVis)，对多篇翻译文章的词语进行词频计算、权重计算、词形还原等数据处理，并提供多种可视化结果和用户交互功能，可视化结果得到用户好评。

2018年6月-8月商品推荐系统
项目简介对商品特征进行分析，运用协同过滤、ALS 等机器学习算法生成基于历史购买
记录、内容搭配等推荐模型。
核心技术 pyspark:生成 spark dataframe 并进行 als 算法。Elasticsearch:创建 index 存储结果以供外部查找及调用。ALS 算法:进行 ALS 算法的推荐模型，与 ES 交互提高计算和查找速度。FPGrowth 算法:探索关联搭配的相关算法，基于 fp-tree 的算法速度较普通关联搭配的算法时间节省了一半。Nodejs:实现定时任务执行
开发环境 macOS High Sierra+Apache Spark-2.2.0+Elasticsearch-5.3.0+python-3.6.4 本人职责探索并使用基于物品的协同过滤、关联规则等算法进行商品推荐，并生成 python
API 供外部接口使用。
项目成果对商品特征进行分析，运用协同过滤、ALS 等机器学习算法生成基于历史购买
记录、内容搭配等推荐模型。

案例展示

儿童文本推送系统

项目简介通过对文本难易程度的分析，面向用户推出个性化需求的儿童读物核心技术搭建 Hadoop HA 平台;Python 爬虫技术:数据采集;Python 数据处理技术: 数据挖掘;机器学习算法:Tf-Idf 算法进行关键词提取、使用信息熵处理特征，信息增益计算文本难易度
TransVis 翻译版本可视化系统

项目简介 DelightedBeauty是一个由Pr. Tom Cheesman发起的项目，主要为翻译和语言学家提供多语种语料库以及可视化等技术支持。本项目旨在通过分析《奥赛罗》的英文与 16 个德文翻译版本的词汇，探索一种合适的可视化方案。核心技术 Java Swing