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北京其它兼职程序员

ID：272382

上坤

算法工程师

公司信息：
indeco

工作经验：
2年

兼职日薪：
500元/8小时

兼职时间：
下班后
周六
周日
可工作日远程

所在区域：
北京
海淀

技术能力

有深度学习实战经验，熟悉 Tensorflow 框架。熟悉 CNN、RCNN、FRCNN 等主流深度学习算法，具备基本的实际使用和调试技巧。动手能力强，熟练掌握 Python/Matlab 编程语言，熟悉 linux 开发环境。掌握计算机视觉基本原理，能够利用双目摄像机完成目标三维重建，结合深度学习对目标进行检测和分类。熟练阅读相关英文论文和专利，并具备熟练的专利撰写能力。熟练使用计算机辅助设计软件。

项目经验

工作描述一：
根据已有的企业相关信息（法人个人信息，公司财务信息，征信信息等），基于机器学习的方法，建立信用贷款评分系统，以考察贷款企业的还款可能并计算其合理的贷款额度。具体工作内容为：
1.使用Python（相关的numpy，pandas，sklearn, matplotlib 等库）进行前期数据清洗，特征选取，模型选择与训练和结果评估等相关工作。
2.将评测完成的模型迁移至Spark 平台，并利用Play 框架开发上层Web 应用，上线评分卡项
目。

工作描述二：
负责肿瘤放射治疗中剂量算法的建模，原型设计，参数调整和产品代码开发以及相关测试。主要开发语言为c/cpp，原型开发语言为matlab/python。具体工作内容为：
1.开发基于蒙特卡罗方法的放射源模型。
2.提供了一个根据测量数据自动化调参的工具。
3.维护已有的剂量计算算法，并优化其相关参数。
4.提供了一个方便与测量剂量比较的算法测试工具。

案例展示

基于树莓派简易绘图机

依照构建的三自由度仿生机械臂运动模型，开发了一款基于树莓派 GPIO 引脚操控的，由 MG90S 舵机与相关 DIY 零部件制作而成的三自由度仿生机械臂。在树莓派 4b 上，基于 Python3.7 版本编写了图像素描化软件 IMprocess 和机械臂驱动软件 Simple
Xgboost人数预测

在矩形的范围内，求解所能容纳的最大人数；当前现有接口计算该人数所需时间过长（1s~5s），故采用 Xgboost 模型训练模型，使返回结果所需时间降低至毫秒级，预测精度不低于 95%，且不能存在预测偏大的情况。