猿急送>

北京Python兼职程序员

ID：417500

白话.

驻场开发工程师

公司信息：
linkedSee灵犀

工作经验：
1年

兼职日薪：
500元/8小时

兼职时间：
周六
周日

所在区域：
北京
朝阳

技术能力

熟练掌握 Java、Python 开发语言，精通 HTML、CSS、JavaScript 前端技术及 Angular 框架，能够独立完成前后端开发。熟练使用 MySQL、SQL Server 关系型数据库，具备数据库设计与 SQL 优化能力。掌握 Django 开发框架，可快速搭建后端服务；熟悉 Hadoop 大数据生态，具备基础数据处理能力；熟练运用 Docker 进行容器化部署与运维，实现应用环境隔离与高效交付。

项目经验

1、华夏银行AI审计软件开发
岗位描述：开发视频抽帧等工具获取客户数据中有效信息，调整prompt框架，将客户数据接入ai模型进行安全性分析
2、北京农商银行AI审计二期开发工程
岗位描述：审计客户的操作日志，将产品部署到客户机器，使用python开发审计程序实时获取kafka中topic信息审计操作的安全性
3、智联岗位爬虫智能分析
职责描述：基于Hadoop生态，主要包括HDFS、MapReduce和HBase 等组
件，以支持大规模数据存储和处理。通过爬虫整合智联招聘网站的信息。利用
HDFS分布式存储，通过Mysql数据库，将爬取的数据存储在不同的表中。利
用MapReduce进行大数据分析，识别行业招聘趋势、薪资变化和求职者需求
外观多样性的图像修复工具
职责描述：采用的修复算法是基于文章RePaint: Inpainting using Denoising
Diffusion Probabilistic Models的修复算法。搭建和训练去噪扩散概率模型，从正
向和反向两个方向融合图像已有和缺失部分的信息
基于深度卷积神经网络的花卉图像识别
职责描述：使用TensorFlow2.3深度学习框架对DenseNet201、InceptionV3卷积
神经网络模型中添加高效通道注意机制与早停策略等方法实现算法优化。使用爬虫
建立花卉图像数据集，优化后的模型对数据集特征提取和训练。采用F1分数、AUC
等多种评价指标用于比较分析深度学习模型在花卉识别方面的性能

案例展示

基于深度卷积神经网络的花卉图像识别

使用TensorFlow2.3深度学习框架对DenseNet201、InceptionV3卷积神经网络模型中添加高效通道注意机制与早停策略等方法实现算法优化。使用爬虫建立花卉图像数据集，优化后的模型对数据集特征提取和训练。采用F1分数、AUC 等多种评价指标用于比较分析
图像修复工具

职责描述：采用的修复算法是基于文章RePaint: Inpainting using Denoising Diffusion Probabilistic Models的修复算法。搭建和训练去噪扩散概率模型，从正向和反向两个方向融合图像已有和缺失部分的信息
图像修复工具

职责描述：采用的修复算法是基于文章RePaint: Inpainting using Denoising Diffusion Probabilistic Models的修复算法。搭建和训练去噪扩散概率模型，从正向和反向两个方向融合图像已有和缺失部分的信息