ID:282910

小非

NLP算法工程司

  • 公司信息:
  • 迅雷
  • 工作经验:
  • 2年
  • 兼职日薪:
  • 900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

墨尔本大学信息技术硕士毕业,目前工作于北京知名互联网某公司,负责智能语音设备短query的意图识别工作。擅长各种机器学习算法和数据处理,算法基础扎实,熟练掌握keras、sklearn、pandas等python库的使用,工程上习惯使用java,熟练python、shell脚本语言;熟悉业界java生态的各种常用工具;无障碍理解英文材料,硕士期间杰出成绩完成各项课程项目

项目经验

用户query意图分类
分析线上用户请求行为特征 提取、总结用户query相关特征,如意图词、槽位、语气词等 编写NLP深度学习模型并进行训练 提供NLP深度模型服务对用户行为意图进行判别

关键信息包含预测
通过挖掘训练数据,训练一个二分类模型,预测一段文本中是否包含了指定的关键信息,AUC 93%,模型使用了keras框架下的bert预训练模型,在编码后进行多层卷积和循环的结构

桌游AZURE的agent设计
设计桌游AZURE的AI,调优树搜索的剪枝和搜索方式,设计reward的特征,无障碍击败单步最优agent,获得班级第6名

案例展示

  • 关键信息包含预测

    关键信息包含预测

    通过挖掘训练数据,训练一个二分类模型,预测一段文本中是否包含了指定的关键信息,AUC 93%,模型使用了keras框架下的bert预训练模型,在编码后进行多层卷积和循环的结构

  • 关键信息包含预测

    关键信息包含预测

    通过挖掘训练数据,训练一个二分类模型,预测一段文本中是否包含了指定的关键信息,AUC 93%,模型使用了keras框架下的bert预训练模型,在编码后进行多层卷积和循环的结构

  • AZUL

    AZUL

    AZUL 游戏智能Agent设计,通过Monte Carlo Tree Search的搜索形式,并设计代表性的feature作为reward,提供可以足够击败人类玩家水平的Agent

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信用行为

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