Juanting
高级算法工程师
上海华为技术有限公司 · 4年经验
日薪：
￥700/8h
地点：
上海 徐汇
时间：
下班后周六周日
信用行为
1
接单数
0
评价数
1
收藏数
100%
五星率
技术能力
熟练使用多种编程语言：Python, Java, Matlab, C, Labview, C++, shell
熟练使用 Tensorflow, PyTorch, Keras, Sklearn等深度学习工具；可在Linux开发、熟练使用Latex、Markdown.
熟悉大语言模型、代码大模型、机器学习，神经网络、时序预测、自然语言处理(transformer、 bert等)、情感分类、图像分类、OCR识别等技术
熟练使用 Tensorflow, PyTorch, Keras, Sklearn等深度学习工具；可在Linux开发、熟练使用Latex、Markdown.
熟悉大语言模型、代码大模型、机器学习，神经网络、时序预测、自然语言处理(transformer、 bert等)、情感分类、图像分类、OCR识别等技术
项目经验
1. 研发大模型、强化学习在金融保险的应用，已落地多个场景：具备数学专家能力的审计数字员工、e办智脑问
答系统（类kimi）、建设太保知识库问答系统框架（RAG toB）并赋能6个业务的领域智能问答。相关专利2篇。
2. 参与华为轻车机HiCar研发，从0到1实现HiCar持续聆听的多意图分类、多模态拒识模块并上线，相关成果申请
专利 1 篇，获得华为“CBG英雄连队”荣誉。
3. 华为车载智能手册：依托语音助手系统，研发分层多级NLU理解方案，包括实体识别与匹配、问题关系匹配、基于
知识图谱的语句查询和推理，为用户查询车载手册提供智能问答模式。获得华为“明日之星”荣誉。
4、网易有道 同声传译文本润色：将ASR文本进行大小写判断和标点标注。复现微软2017LSTM联合训练标点和大写的标注
文章，并改进为 BiLSTM+CRF+POS模型。准确率提升5个点。
答系统（类kimi）、建设太保知识库问答系统框架（RAG toB）并赋能6个业务的领域智能问答。相关专利2篇。
2. 参与华为轻车机HiCar研发，从0到1实现HiCar持续聆听的多意图分类、多模态拒识模块并上线，相关成果申请
专利 1 篇，获得华为“CBG英雄连队”荣誉。
3. 华为车载智能手册：依托语音助手系统，研发分层多级NLU理解方案，包括实体识别与匹配、问题关系匹配、基于
知识图谱的语句查询和推理，为用户查询车载手册提供智能问答模式。获得华为“明日之星”荣誉。
4、网易有道 同声传译文本润色：将ASR文本进行大小写判断和标点标注。复现微软2017LSTM联合训练标点和大写的标注
文章，并改进为 BiLSTM+CRF+POS模型。准确率提升5个点。
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Juanting
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熟悉大语言模型、代码大模型、机器学习，神经网络、时序预测、自然语言处理(transformer、 bert等)、情感分类、图像分类、OCR识别等技术
熟练使用 Tensorflow, PyTorch, Keras, Sklearn等深度学习工具；可在Linux开发、熟练使用Latex、Markdown.
熟悉大语言模型、代码大模型、机器学习，神经网络、时序预测、自然语言处理(transformer、 bert等)、情感分类、图像分类、OCR识别等技术
项目经验
1. 研发大模型、强化学习在金融保险的应用，已落地多个场景：具备数学专家能力的审计数字员工、e办智脑问
答系统（类kimi）、建设太保知识库问答系统框架（RAG toB）并赋能6个业务的领域智能问答。相关专利2篇。
2. 参与华为轻车机HiCar研发，从0到1实现HiCar持续聆听的多意图分类、多模态拒识模块并上线，相关成果申请
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3. 华为车载智能手册：依托语音助手系统，研发分层多级NLU理解方案，包括实体识别与匹配、问题关系匹配、基于
知识图谱的语句查询和推理，为用户查询车载手册提供智能问答模式。获得华为“明日之星”荣誉。
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文章，并改进为 BiLSTM+CRF+POS模型。准确率提升5个点。
答系统（类kimi）、建设太保知识库问答系统框架（RAG toB）并赋能6个业务的领域智能问答。相关专利2篇。
2. 参与华为轻车机HiCar研发，从0到1实现HiCar持续聆听的多意图分类、多模态拒识模块并上线，相关成果申请
专利 1 篇，获得华为“CBG英雄连队”荣誉。
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知识图谱的语句查询和推理，为用户查询车载手册提供智能问答模式。获得华为“明日之星”荣誉。
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文章，并改进为 BiLSTM+CRF+POS模型。准确率提升5个点。
案例展示
华为HiCar的智能对话理解
2022.03-2022.09 车载轻车机免唤醒持续聆听项目：意图识别分类 依托语音助手小艺，双全工场景下识别区分云侧、端侧意图和非意图。： 1. 文本预处理和特征构建：新增前后字符，将数字和符号替换成通用标识，提高模型泛化性。设计双向切 词方法，实现基于2gram +
华为HiCar的多模态拒识模块
车载语音助手系统：多模态拒识模块并上线车载轻车机 双工语音助手主要流程：ASR、NLU、拒识模块、对话管理；拒识模块作用是防误闯，提高意图识别准确率。 1. 从多维度抽取音频特征，并考虑样本数据的缺陷，完成构建特征工程，独立训练多种机器学习模型，模 型准确率从 86%提
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