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深度学习算法工程师

驻场外包人员
工作年限:2年 意向城市:成都 浏览:2次 发布时间:近期

技能标签

深度学习框架 计算机视觉 Python编程 Linux系统 目标检测 三维重建 模型优化 专利撰写 数据处理 机器学习算法 特征工程 模型部署 技术文档 A/B测试 超参数调优

专业技能

精通TensorFlow深度学习框架,掌握CNN、RCNN、FRCNN等主流算法模型,具备复杂模型调优与部署能力。精通Python编程语言,熟悉Linux系统开发环境,具备大规模数据处理与特征工程能力。精通计算机视觉技术,擅长双目视觉系统目标三维重建与深度学习目标检测/分类算法开发。熟练掌握机器学习全流程,包括数据清洗、特征提取、模型训练、评估及部署。具备技术文档撰写能力,可独立完成专利申报及技术方案文档编制。

工作履历(脱敏处理)

专注于深度学习算法研发与工程化落地,主导完成信用评分系统开发,基于企业多维度数据构建机器学习模型,实现贷款风险评估准确率提升35%。开发双目视觉系统完成目标三维重建,结合深度学习实现目标检测与分类,系统识别准确率达92%。主导模型训练与调优,通过特征工程优化使模型收敛速度提升40%。完成技术方案文档及专利申报,建立完整的算法开发流程规范。具备良好的工程化思维,可独立完成从数据处理到模型部署的全流程开发。

项目经验(脱敏处理)

信用贷款评分系统开发:基于企业多维度数据(工商信息、财务数据、征信记录等)构建机器学习评分模型,采用XGBoost与LightGBM算法进行特征工程与模型训练,通过A/B测试验证模型效果,最终实现风险评估准确率提升35%。技术挑战包括数据维度高且存在缺失值,通过SMOTE算法进行数据增强并建立特征重要性评估体系。开发双目视觉目标检测系统:基于双目视觉系统完成目标三维坐标重建,结合Faster R-CNN算法实现目标检测与分类,系统识别准确率达92%。解决光照变化导致的特征提取不稳定问题,采用YOLOv5进行模型优化,使检测速度提升40%。

驻场外包优势

服从性高

严格遵守甲方管理制度

技术扎实

2年项目实战经验

可长期驻场

接受异地项目外派

快速响应

24小时内可到岗

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