王二
NLP算法工程师
abc · 4年经验
日薪：
￥800/8h
地点：
北京 海淀
时间：
可工作日驻场（自由职业原因）
信用行为
0
接单数
0
评价数
1
收藏数
技术能力
3年以上金融领域机器学习经验。
✓ Python 编码（脚本、Jupyter、google Colab）
✓ Python 常用数据分析库（scikit learn、pandas、numpy、matplotlib）
✓ 自然语言处理工具和包（gensim、spacy、nltk）
✓ 深度学习库和工具箱（TensorFlow、Pytorch、Keras）
✓ 熟悉机器学习算法及其优化（XGBoost、K-means、BERT、CNN）
✓ Flask、HTML、CSS、Docker、GitHub
✓ 熟练使用数据库（mysql、mongodb、arangodb）
以前的项目：
➣ 从PDF/MS Word/网站中提取文本信息。
➣ 新闻情绪分析任务的句子分类。
➣ 构建数据Pipline：从文本到结构化数据库
➣ 非结构化数据的结构化数据分析
➣ 使用neo4j和arangodb从零构建知识图系统。
✓ Python 编码（脚本、Jupyter、google Colab）
✓ Python 常用数据分析库（scikit learn、pandas、numpy、matplotlib）
✓ 自然语言处理工具和包（gensim、spacy、nltk）
✓ 深度学习库和工具箱（TensorFlow、Pytorch、Keras）
✓ 熟悉机器学习算法及其优化（XGBoost、K-means、BERT、CNN）
✓ Flask、HTML、CSS、Docker、GitHub
✓ 熟练使用数据库（mysql、mongodb、arangodb）
以前的项目：
➣ 从PDF/MS Word/网站中提取文本信息。
➣ 新闻情绪分析任务的句子分类。
➣ 构建数据Pipline：从文本到结构化数据库
➣ 非结构化数据的结构化数据分析
➣ 使用neo4j和arangodb从零构建知识图系统。
项目经验
港交所数据结构化平台（2018.3 - ）北京阿博茨科技有限公司
项目简介：使用基于词频和位置等信息为特征的，正负样本不均衡样本集的机器学习分类任务。基于正则表达式抽取后进行实体分类。
个人职责：负责样本预处理，生成特征，特征选择，模型训练，模型的选择和评价。
所用技术：
1. 做Under Sample 和 Over Sample 处理正负样本不均衡问题，做交叉验证；
2. 对关键词周围的词频生成语言模型，用卡方和PCA做特征选择和降维。
3. 对比XGboost和Adaboost在效率和效果的表现,决策树作为弱分类器的机器学习模型，在少样本和样本不均的数据集上表现良好；
4. 构建模型评价模块，绘制在训练集，验证集，测试集上的PR,AUC曲线，混淆矩阵。计算准召率，F1得分等；
项目简介：使用基于词频和位置等信息为特征的，正负样本不均衡样本集的机器学习分类任务。基于正则表达式抽取后进行实体分类。
个人职责：负责样本预处理，生成特征，特征选择，模型训练，模型的选择和评价。
所用技术：
1. 做Under Sample 和 Over Sample 处理正负样本不均衡问题，做交叉验证；
2. 对关键词周围的词频生成语言模型，用卡方和PCA做特征选择和降维。
3. 对比XGboost和Adaboost在效率和效果的表现,决策树作为弱分类器的机器学习模型，在少样本和样本不均的数据集上表现良好；
4. 构建模型评价模块，绘制在训练集，验证集，测试集上的PR,AUC曲线，混淆矩阵。计算准召率，F1得分等；
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王二
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3年以上金融领域机器学习经验。
✓ Python 编码（脚本、Jupyter、google Colab）
✓ Python 常用数据分析库（scikit learn、pandas、numpy、matplotlib）
✓ 自然语言处理工具和包（gensim、spacy、nltk）
✓ 深度学习库和工具箱（TensorFlow、Pytorch、Keras）
✓ 熟悉机器学习算法及其优化（XGBoost、K-means、BERT、CNN）
✓ Flask、HTML、CSS、Docker、GitHub
✓ 熟练使用数据库（mysql、mongodb、arangodb）
以前的项目：
➣ 从PDF/MS Word/网站中提取文本信息。
➣ 新闻情绪分析任务的句子分类。
➣ 构建数据Pipline：从文本到结构化数据库
➣ 非结构化数据的结构化数据分析
➣ 使用neo4j和arangodb从零构建知识图系统。
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✓ 深度学习库和工具箱（TensorFlow、Pytorch、Keras）
✓ 熟悉机器学习算法及其优化（XGBoost、K-means、BERT、CNN）
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✓ 熟练使用数据库（mysql、mongodb、arangodb）
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➣ 从PDF/MS Word/网站中提取文本信息。
➣ 新闻情绪分析任务的句子分类。
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➣ 非结构化数据的结构化数据分析
➣ 使用neo4j和arangodb从零构建知识图系统。
项目经验
港交所数据结构化平台（2018.3 - ）北京阿博茨科技有限公司
项目简介：使用基于词频和位置等信息为特征的，正负样本不均衡样本集的机器学习分类任务。基于正则表达式抽取后进行实体分类。
个人职责：负责样本预处理，生成特征，特征选择，模型训练，模型的选择和评价。
所用技术：
1. 做Under Sample 和 Over Sample 处理正负样本不均衡问题，做交叉验证；
2. 对关键词周围的词频生成语言模型，用卡方和PCA做特征选择和降维。
3. 对比XGboost和Adaboost在效率和效果的表现,决策树作为弱分类器的机器学习模型，在少样本和样本不均的数据集上表现良好；
4. 构建模型评价模块，绘制在训练集，验证集，测试集上的PR,AUC曲线，混淆矩阵。计算准召率，F1得分等；
项目简介：使用基于词频和位置等信息为特征的，正负样本不均衡样本集的机器学习分类任务。基于正则表达式抽取后进行实体分类。
个人职责：负责样本预处理，生成特征，特征选择，模型训练，模型的选择和评价。
所用技术：
1. 做Under Sample 和 Over Sample 处理正负样本不均衡问题，做交叉验证；
2. 对关键词周围的词频生成语言模型，用卡方和PCA做特征选择和降维。
3. 对比XGboost和Adaboost在效率和效果的表现,决策树作为弱分类器的机器学习模型，在少样本和样本不均的数据集上表现良好；
4. 构建模型评价模块，绘制在训练集，验证集，测试集上的PR,AUC曲线，混淆矩阵。计算准召率，F1得分等；
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