K.
Python开发工程师（突出机器学习、数据分析方向）
学生 · 1年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
中山 全区
时间：
可工作日远程
信用行为
0
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0
评价数
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技术能力
熟练使用Python进行后端开发、数据分析与人工智能建模。精通Pandas、NumPy完成海量数据清洗、特征工程、数据预处理；掌握Matplotlib、Seaborn进行可视化图表绘制。熟悉传统机器学习算法，包含分类、回归、聚类、随机森林、SVM等模型搭建与调参；可使用PyTorch搭建深度学习网络，实现时序预测、图像识别任务。能够独立编写自动化处理脚本，完成批量文件处理、数据采集工作。擅长代码调试、bug修复，可承接课程设计、科研数据建模、小型算法项目。编写代码规范，注释完整，能够根据需求持续迭代优化方案，全程远程协作交付项目。
项目经验
1. 时序数据预测项目：基于历史数据集完成数据清洗，搭建机器学习预测模型，完成参数调优，输出预测结果与可视化分析图表，实现趋势预测。
2. 图像识别分类项目：使用PyTorch构建卷积神经网络，完成数据集划分、模型训练与评估，优化模型识别准确率，输出完整可运行代码。
3. 自动化数据处理工具：开发Python脚本，实现Excel、CSV文件批量读取、筛选、统计与导出，替代重复人工操作，提升数据处理效率。
4. 聚类分析项目：对多维样本数据进行特征筛选，使用无监督学习算法实现样本自动分组，生成聚类效果图与分析报告。
2. 图像识别分类项目：使用PyTorch构建卷积神经网络，完成数据集划分、模型训练与评估，优化模型识别准确率，输出完整可运行代码。
3. 自动化数据处理工具：开发Python脚本，实现Excel、CSV文件批量读取、筛选、统计与导出，替代重复人工操作，提升数据处理效率。
4. 聚类分析项目：对多维样本数据进行特征筛选，使用无监督学习算法实现样本自动分组，生成聚类效果图与分析报告。
K.
Python开发工程师（突出机器学习、数据分析方向） · 1年经验 · 学生
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技术能力
熟练使用Python进行后端开发、数据分析与人工智能建模。精通Pandas、NumPy完成海量数据清洗、特征工程、数据预处理；掌握Matplotlib、Seaborn进行可视化图表绘制。熟悉传统机器学习算法，包含分类、回归、聚类、随机森林、SVM等模型搭建与调参；可使用PyTorch搭建深度学习网络，实现时序预测、图像识别任务。能够独立编写自动化处理脚本，完成批量文件处理、数据采集工作。擅长代码调试、bug修复，可承接课程设计、科研数据建模、小型算法项目。编写代码规范，注释完整，能够根据需求持续迭代优化方案，全程远程协作交付项目。
项目经验
1. 时序数据预测项目：基于历史数据集完成数据清洗，搭建机器学习预测模型，完成参数调优，输出预测结果与可视化分析图表，实现趋势预测。
2. 图像识别分类项目：使用PyTorch构建卷积神经网络，完成数据集划分、模型训练与评估，优化模型识别准确率，输出完整可运行代码。
3. 自动化数据处理工具：开发Python脚本，实现Excel、CSV文件批量读取、筛选、统计与导出，替代重复人工操作，提升数据处理效率。
4. 聚类分析项目：对多维样本数据进行特征筛选，使用无监督学习算法实现样本自动分组，生成聚类效果图与分析报告。
2. 图像识别分类项目：使用PyTorch构建卷积神经网络，完成数据集划分、模型训练与评估，优化模型识别准确率，输出完整可运行代码。
3. 自动化数据处理工具：开发Python脚本，实现Excel、CSV文件批量读取、筛选、统计与导出，替代重复人工操作，提升数据处理效率。
4. 聚类分析项目：对多维样本数据进行特征筛选，使用无监督学习算法实现样本自动分组，生成聚类效果图与分析报告。
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