twdq
后端开发
智驾通行 · 14年经验
日薪：
￥2000/8h
地点：
深圳 南山
时间：
下班后
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
Python：熟练掌握Python编程语言，能够熟练使用Python进行数据处理、数据分析和机器学习任务的开发。
TensorFlow/PyTorch：熟悉TensorFlow和PyTorch两大深度学习框架，能够使用这两个框架进行深度学习模型的开发。
Natural Language Processing (NLP)：掌握了自然语言处理的基本概念和技术，包括分词、词性标注、命名实体识别、情感分析等。
Machine Learning: 对机器学习有深入的理解，熟练掌握各种机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等。
Deep Learning: 对深度学习有深入的理解，熟练掌握各种深度学习模型，如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、生成对抗网络(GAN)等。
SQL: 熟悉SQL语言，能够使用SQL进行数据库操作。
Linux: 在Linux环境下进行编程和开发，熟悉Linux的基本命令和常用工具。
Git: 熟练使用Git进行版本控制。
Agile Development: 熟悉敏捷开发方法，能够在团队中进行有效的沟通和协作。
Scrum: 熟悉Scrum敏捷开发框架，能够在项目中进行有效的任务管理和进度控制。
TensorFlow/PyTorch：熟悉TensorFlow和PyTorch两大深度学习框架，能够使用这两个框架进行深度学习模型的开发。
Natural Language Processing (NLP)：掌握了自然语言处理的基本概念和技术，包括分词、词性标注、命名实体识别、情感分析等。
Machine Learning: 对机器学习有深入的理解，熟练掌握各种机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等。
Deep Learning: 对深度学习有深入的理解，熟练掌握各种深度学习模型，如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、生成对抗网络(GAN)等。
SQL: 熟悉SQL语言，能够使用SQL进行数据库操作。
Linux: 在Linux环境下进行编程和开发，熟悉Linux的基本命令和常用工具。
Git: 熟练使用Git进行版本控制。
Agile Development: 熟悉敏捷开发方法，能够在团队中进行有效的沟通和协作。
Scrum: 熟悉Scrum敏捷开发框架，能够在项目中进行有效的任务管理和进度控制。
项目经验
项目名称：智能客服助手 项目时间：2020年6月-2020年12月 项目简介：作为一名软件开发工程师，我参与了一个名为“智能客服助手”的项目。该项目旨在开发一个基于AI的大模型，能够自动回答用户的问题并提供帮助。我在项目中负责设计和实现人工智能模块，包括自然语言处理、情感分析和预测性维护等功能。
主要任务和成果：
设计并实现了基于深度学习的自然语言处理系统，使得机器人能够理解和回应用户的自然语言查询。
开发和训练了情感分析模型，使机器人能够识别用户的情绪并作出相应的反应。
创建和维护了知识库，包含了大量的常见问题和答案，以便机器人能够快速准确地回答用户的问题。
与团队其他成员紧密合作，确保项目的按时完成，并在项目中起到了关键的作用。
项目名称：智能医疗咨询系统 项目时间：2019年1月-2019年6月 项目简介：在这个项目中，我担任了主程序员的位置，负责整个系统的开发工作。这个系统是一个基于AI的医疗咨询平台，可以帮助用户解答关于疾病、药物和健康问题的问题。
主要任务和成果：
设计和实现了基于深度学习的自然语言处理系统，使得系统能够理解并回答用户的问题。
开发和训练了医学知识图谱，包含了大量的医学知识和信息，以便系统能够提供准确的信息。
创建了用户界面，使得用户能够方便地使用系统。
与医疗专家进行了密切的合作，确保了系统提供的医疗信息的准确性和可靠性。
主要任务和成果：
设计并实现了基于深度学习的自然语言处理系统，使得机器人能够理解和回应用户的自然语言查询。
开发和训练了情感分析模型，使机器人能够识别用户的情绪并作出相应的反应。
创建和维护了知识库，包含了大量的常见问题和答案，以便机器人能够快速准确地回答用户的问题。
与团队其他成员紧密合作，确保项目的按时完成，并在项目中起到了关键的作用。
项目名称：智能医疗咨询系统 项目时间：2019年1月-2019年6月 项目简介：在这个项目中，我担任了主程序员的位置，负责整个系统的开发工作。这个系统是一个基于AI的医疗咨询平台，可以帮助用户解答关于疾病、药物和健康问题的问题。
主要任务和成果：
设计和实现了基于深度学习的自然语言处理系统，使得系统能够理解并回答用户的问题。
开发和训练了医学知识图谱，包含了大量的医学知识和信息，以便系统能够提供准确的信息。
创建了用户界面，使得用户能够方便地使用系统。
与医疗专家进行了密切的合作，确保了系统提供的医疗信息的准确性和可靠性。
团队情况
整包服务：
微信公众号开发微信小程序开发PC网站开发H5网站开发App开发WebApp开发文档原型图智能硬件开发
负责人：
后端开发
团队成员：
前端工程师 后端工程师
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有团队 · 可整包
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Python：熟练掌握Python编程语言，能够熟练使用Python进行数据处理、数据分析和机器学习任务的开发。
TensorFlow/PyTorch：熟悉TensorFlow和PyTorch两大深度学习框架，能够使用这两个框架进行深度学习模型的开发。
Natural Language Processing (NLP)：掌握了自然语言处理的基本概念和技术，包括分词、词性标注、命名实体识别、情感分析等。
Machine Learning: 对机器学习有深入的理解，熟练掌握各种机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等。
Deep Learning: 对深度学习有深入的理解，熟练掌握各种深度学习模型，如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、生成对抗网络(GAN)等。
SQL: 熟悉SQL语言，能够使用SQL进行数据库操作。
Linux: 在Linux环境下进行编程和开发，熟悉Linux的基本命令和常用工具。
Git: 熟练使用Git进行版本控制。
Agile Development: 熟悉敏捷开发方法，能够在团队中进行有效的沟通和协作。
Scrum: 熟悉Scrum敏捷开发框架，能够在项目中进行有效的任务管理和进度控制。
TensorFlow/PyTorch：熟悉TensorFlow和PyTorch两大深度学习框架，能够使用这两个框架进行深度学习模型的开发。
Natural Language Processing (NLP)：掌握了自然语言处理的基本概念和技术，包括分词、词性标注、命名实体识别、情感分析等。
Machine Learning: 对机器学习有深入的理解，熟练掌握各种机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等。
Deep Learning: 对深度学习有深入的理解，熟练掌握各种深度学习模型，如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、生成对抗网络(GAN)等。
SQL: 熟悉SQL语言，能够使用SQL进行数据库操作。
Linux: 在Linux环境下进行编程和开发，熟悉Linux的基本命令和常用工具。
Git: 熟练使用Git进行版本控制。
Agile Development: 熟悉敏捷开发方法，能够在团队中进行有效的沟通和协作。
Scrum: 熟悉Scrum敏捷开发框架，能够在项目中进行有效的任务管理和进度控制。
项目经验
项目名称：智能客服助手 项目时间：2020年6月-2020年12月 项目简介：作为一名软件开发工程师，我参与了一个名为“智能客服助手”的项目。该项目旨在开发一个基于AI的大模型，能够自动回答用户的问题并提供帮助。我在项目中负责设计和实现人工智能模块，包括自然语言处理、情感分析和预测性维护等功能。
主要任务和成果：
设计并实现了基于深度学习的自然语言处理系统，使得机器人能够理解和回应用户的自然语言查询。
开发和训练了情感分析模型，使机器人能够识别用户的情绪并作出相应的反应。
创建和维护了知识库，包含了大量的常见问题和答案，以便机器人能够快速准确地回答用户的问题。
与团队其他成员紧密合作，确保项目的按时完成，并在项目中起到了关键的作用。
项目名称：智能医疗咨询系统 项目时间：2019年1月-2019年6月 项目简介：在这个项目中，我担任了主程序员的位置，负责整个系统的开发工作。这个系统是一个基于AI的医疗咨询平台，可以帮助用户解答关于疾病、药物和健康问题的问题。
主要任务和成果：
设计和实现了基于深度学习的自然语言处理系统，使得系统能够理解并回答用户的问题。
开发和训练了医学知识图谱，包含了大量的医学知识和信息，以便系统能够提供准确的信息。
创建了用户界面，使得用户能够方便地使用系统。
与医疗专家进行了密切的合作，确保了系统提供的医疗信息的准确性和可靠性。
主要任务和成果：
设计并实现了基于深度学习的自然语言处理系统，使得机器人能够理解和回应用户的自然语言查询。
开发和训练了情感分析模型，使机器人能够识别用户的情绪并作出相应的反应。
创建和维护了知识库，包含了大量的常见问题和答案，以便机器人能够快速准确地回答用户的问题。
与团队其他成员紧密合作，确保项目的按时完成，并在项目中起到了关键的作用。
项目名称：智能医疗咨询系统 项目时间：2019年1月-2019年6月 项目简介：在这个项目中，我担任了主程序员的位置，负责整个系统的开发工作。这个系统是一个基于AI的医疗咨询平台，可以帮助用户解答关于疾病、药物和健康问题的问题。
主要任务和成果：
设计和实现了基于深度学习的自然语言处理系统，使得系统能够理解并回答用户的问题。
开发和训练了医学知识图谱，包含了大量的医学知识和信息，以便系统能够提供准确的信息。
创建了用户界面，使得用户能够方便地使用系统。
与医疗专家进行了密切的合作，确保了系统提供的医疗信息的准确性和可靠性。
团队情况
服务范围：
团队构成：
负责人(后端开发)
|
核心队员：前端工程师 ·
后端工程师
案例展示
智能问答机器人
我们可以利用本地AI大模型作为基础，开发出功能强大的问答机器人。这种机器人可以理解并回应各种类型的问题，为用户提供便捷的查询服务。然后，我们可以进一步扩展机器人的功能，通过知识外挂的方式，使其能够在特定领域内提供更加精准和专业的解答。这样，我们的问答机器人不仅具有广泛的知识覆盖，
智能问答行业问答机器人
我们可以利用本地AI大模型作为基础，开发出功能强大的问答机器人。这种机器人可以理解并回应各种类型的问题，为用户提供便捷的查询服务。然后，我们可以进一步扩展机器人的功能，通过知识外挂的方式，使其能够在特定领域内提供更加精准和专业的解答。这样，我们的问答机器人不仅具有广泛的知识覆盖，
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