ID:22588
路平 数据分析师 4年经验
2025-03-29
个人介绍: 熟练应用 Python 及其相关库(如 Pandas、Numpy、Matplotlib 等)。  熟悉数据分析全流程,熟练掌握各种数据分析常见工具。  熟练 Excel 函数应用(如:vlookup、sumif、countif 等)、Mysql 数据库语句、PowerBI 等工具进行数据分析及 可视化操作。  具备一定的数据挖掘能力,能够使用 SKlearn 等常见科学计算库进行分类、回归、聚类、降维、词向量分析等创 建数据模型,完成对数据的分析及预测。
项目经验:信用卡交易欺诈风险预测 项目背景:为了预测持卡人是否会发生信用卡被盗刷,通过利用信用卡的历史交易数据,进行机器学习,构建信用卡 反欺诈预测模型,提前发现客户信用卡被盗刷的事件。 工具:Python(Pandas、Numpy、Matplotlib、逻辑回归、随机森林、XGboost 模型、Bagging 算法)。 主要职责:  数据提取与清洗:获取用户信息数据,对数据基本情况、统计值等进行查看。  特征工程:(1)对这两列特征进行标准化处理;(2)查看特征值与因变量标签之间的关系以及对数据进行共线 性筛查;(3)对数据分类标签查看被盗刷与未被盗刷比例失衡情况,被盗刷占所有交易的 0.172%,因此采用 随机过采样方法平衡数据集。  模型和调优:选取逻辑回归、随机森林、XGboost 和 Bagging 算法进行交叉验证训练,对比模型效果,并使 用网络搜索找到相应的最优超参数。  模型迭代和评估:(1)将各模型对应的最优超参数带入对应模型中,并计算出准确率、精确率、召回率、 F1_score 和 AUC 曲线面积;(2)选出 AUC 面积值最大的两个模型(逻辑回归和 XGboost)再进行 VotingClassifier 集成学习。 项目成果:  该集成学习模型最终预测准确率、精确率、召回率都达到 90%以上,基于此模型对信用卡交易数据进行预 测能找出更多的信用卡被盗刷的持卡人,有助于平台对危险用户进行识别和处理,降低风险。
技      能: 其他  
¥1500 / 8小时
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ID:22608
潘梅 其他 15年经验
2025-03-28
个人介绍:熟悉多线程多进程分布式等,对爬虫任务调度有很好的解决办法采集数据频率高,数据量大,范围广,能做深度抓取。爬虫遇到性能瓶颈,如何分析瓶颈并解决。熟悉并能解决常见的反爬措施,比如常见的图片验证,滑动验证,拼图,短信验证等。常见的封IP,封header等。比如给爬虫投毒喂假数据如何识别。熟悉数据结构和算法,拿到数据可以进行一些基础的清洗,比如如何在内存容量有限的情况下清洗亿万数据;比如如何从提取目标数据等。甚至可以做一些舆情分析,数据分析等。熟悉常用的数据库和nosql数据库,对数据存储有一定见解,如何设计数据库和表结构等,数据库优化等。
项目经验:熟悉多线程多进程分布式等,对爬虫任务调度有很好的解决办法采集数据频率高,数据量大,范围广,能做深度抓取。爬虫遇到性能瓶颈,如何分析瓶颈并解决。熟悉并能解决常见的反爬措施,比如常见的图片验证,滑动验证,拼图,短信验证等。常见的封IP,封header等。比如给爬虫投毒喂假数据如何识别。熟悉数据结构和算法,拿到数据可以进行一些基础的清洗,比如如何在内存容量有限的情况下清洗亿万数据;比如如何从提取目标数据等。甚至可以做一些舆情分析,数据分析等。熟悉常用的数据库和nosql数据库,对数据存储有一定见解,如何设计数据库和表结构等,数据库优化等。
技      能: 其他  
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ID:22549
余磊 前端开发 9年经验
2025-03-28
个人介绍:精通 HTML 、CSS,熟悉 W3C 标准和语义化标签,熟练 HTML5 各种新特性; 精通弹性盒布局,熟练处理 pc 页面,h5 页面的自适应,app 端,小程序端的不同机型适配问题; 熟练掌握 JavaScript,ES6,掌握 jQuery; 熟练掌握 vue 和 uniappp 框架,熟悉 vue3 框架,了解 TypeScript; 熟练使用 Ajax、axios 等异步请求,进行 Get、Post、JSONP 跨域网络数据请求,实现前后台数据的传输; 熟练使用 scss、less 进行样式编写;; 熟练使用常见前端框架 element-ui、vant、uView,熟悉 bootstrap 等; 熟练使用 Spring、Springmvc、Mybatis、SpringBoot、Mybatis-Plus 等开发技术; 熟悉 Linux 、Maven,熟悉 Linux 常用命令,掌握 Linux 环境部署; 熟悉 JSP、Servlet、JSTL、EL 等,熟悉 Tomcat 服务器的使用; 掌握原生微信小程序开发,基本掌握 echarts 框架; 了解 node.js; 了解微服务 SpringCloud; 了解 Spring 的事务管理机制和隔离级别,熟悉 Spring 中的 IoC 和 Aop 的思想。
项目经验:一、乐天订餐系统 项目描述:专门为餐饮企业定制的一款软件产品,提供了商家后台和用户端,商家后台主要包括对菜品和营业额统计以及 对员工的管理功能 技术栈:Spring Boot、Spring Task、Spring Cache、JWT、阿里云 OSS、Redis;uniapp、uview、vue3,element-plus 责任描述: 1.负责公共字段填充功能开发,利用自定义注解 AutoFill,然后统一拦截为公共字段赋值 2.负责菜品模块后端接口的开发,必须选择分类才能添加菜品,同时必须要上传菜品图片,如果被分类和套餐关联的 不允许删除,同时负责该模块的前端页面开发 3.负责图片上传功能开发,将图片上传到 oss,数据库保存图片名称 4.负责微信授权登录,将 openid 作为对比参数,来判断新老用户,并完成令牌的分发和插入操作 5.负责商品模块页面的开发,以及接口的联调 6.负责小程序端(用户端)的首页页面开发 二、云上商城 项目描述:电商平台分为后台管理系统和用户端,用户端实现商品展示,用户下单支付等功能,后台管理系统围绕商品进 行商品属性的一系列操作,统计营业额等等 技术栈:Spring、MyBatis、Spring MVC、JWT;vue、element-ui 责任描述: 1.负责登录注册模块的开发,登录成功后生成 token,返回前端 2.负责商品模块后台部分开发,必须选择分类才被允许添加商品,同时必须要上传商品图片,如果被分类关联的不允 许删除,同时负责该模块的前端页面开发 3.负责微信授权登录,将 openid 作为对比参数,来判断新老用户,并完成令牌的分发和插入操作 4.负责用户和后台管理系统的订单模块页面开发 三、健康网 APP 项目描述:健康网 APP 是一个快速寻医、预约到家、图文急诊、预约挂号、健康档案、症状询问、商城购物、科普知识 等功能的医疗服务型软件,它能够建立患者和医生之间的紧密联系。,主要功能有热门药品推荐,在线问诊,热门体检套 餐,热点健康咨询等,相关的辅助功能包括语言的翻译,审核功能,收益功能等等。 技术栈:uniapp,uview 责任描述: 1.负责首页开发 2.负责个人中心页面的开发,实现不同角色展示不同功能
技      能: 其他  
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ID:22603
黎艳 机器学习算法工程师 3年经验
2025-03-27
个人介绍:负责过多个项目的立项、开发、实施,具备较强的业务理解能力和文档编写能力; ⚫ 多年机器学习算法学习经验,如多核聚类、多核SVM,深度聚类、图像处理、目标检测识别等; ⚫ 熟悉机器学习相关框架:如pytorch、keras、tensorflow; ⚫ 熟悉深度学习相关网络及算法,如VGG、ImageNet、Resnet等backbone,熟悉目标检测常用网络 如RCNN系列、 YOLO、AnchorFree,熟悉 mask Rcnn、Unet、Deeplab等语义分割网络; ⚫ 熟悉数字图像处理技术,如滤波、形态学、传统特征提取如SIFT、SURF、LBP、HOG等;熟悉常见相机模型,畸变矫 正,单双目视觉等、熟悉Opencv; ⚫ 了解Rockchip、旭日派、Jetson nano等嵌入式开发板下模型移植; ⚫ 熟练使用pycharm、visual studio等开发工具、了解机器人控制系统ROS、了解Qt; ⚫ 跟踪前沿技术,如了解最近大模型相关技术栈、大模型微调技术LORA、P-tuning、跟踪多模态学习最新进展、关注 具身智能等; ⚫ 专注半监督、自监督、对比学习、扩散模型领域的学习、探索。
项目经验:2021-至今 - 算法经理 主要负责医学图像分割、预后分析、图像配准、图像生成等相关技术研发; 多次参与国自然、省级项目标书撰写工作; 作为项目负责人对接外部企业开发需求,开发了基于深度学习脊椎三维重建系统。 2019-2021:计算机视觉算法工程师 --机器人研发中心 作为项目负责人负责电力机器人领域相关视觉算法工作,具体如下 : 电网带电接火作业机器人:主要通过图像识别导线目标、位姿计算,控制机械手进行导线抓取、剥皮、压接,双臂 协同,实现视觉引导机器手带电接火作业; RTK全天候弧垂测量仪:主要通过使用RTK卫星定位数据,通过多项式拟合导线悬垂方程,进行弧垂测量; 自来水管道巡检机器人:负责水听信号分析,通过构建深度神经网络训练采集的漏水数据来实现漏水点测量; 智能表盘识别; 视觉引导机械手螺丝锁付; 架空线路巡检机器人视觉算法设计; 烟雾识别; 答题卡智能识别。 2018– 2019. 算法工程师 主要负责产品原理方案设计、核心算 法开发,总共完成两项:题型识别项目及人工组卷。 智能题型识别:依托对原始文本试题进行特征提取,数字化编码,构建丰富的数字化试题库 。 人工组卷:人工组卷主要应用于智慧校园系统中,通过个性化推荐生成可供考试的电子试卷。
技      能: 其他  
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