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专业技能
精通Python开发及全栈技术栈，擅长网络爬虫架构设计与分布式数据采集系统开发。深度掌握深度学习框架（PyTorch/TensorFlow/Keras）与模型优化技术，具备神经网络剪枝、量化压缩、对抗样本防御等AI安全领域核心能力。熟悉自然语言处理、计算机视觉等算法方向，精通数据预处理、特征工程及模型部署全流程。
工作履历（脱敏处理）
主导顶会论文爬虫系统开发，设计异构数据源统一采集方案，实现NIPS/ICML等会议论文自动化采集。研发网络剪枝模型解决多剪裁率问题，获SCI一作论文及Outstanding Paper奖项。构建基于BERT的法律文书实体识别系统，完成金额实体抽取算法开发。开发新冠预测模型，采用Huber回归与分层特征编码方案，获竞赛冠军。具备完整的算法研发闭环能力，涵盖数据采集、模型训练、系统部署全流程。
项目经验（脱敏处理）
顶会论文爬虫系统：设计分布式爬虫架构，采用Requests+BS4实现多格式论文数据采集，解决在线预览与单文件存储的异构数据处理难题。开发自动化采集脚本，实现NIPS/ICML等会议论文的批量抓取与结构化存储，日均处理数据量达5000+条。
网络轻量化研究：构建元强化学习框架，开发自适应网络剪枝算法，解决多剪裁率场景下的模型压缩问题。项目成果获SCI一作论文及Outstanding Paper奖项，模型压缩效率提升40%。
法律文书实体识别系统：基于BERT架构设计实体识别模型，实现法律文本中金额实体的精准抽取。系统准确率达92.3%，支持多类型法律文书格式解析。
新冠预测模型：构建分层特征编码方案，采用Huber回归算法实现疫情传播预测。模型在竞赛中取得冠军，预测误差率低于5%。
驻场外包优势
服从性高
严格遵守甲方管理制度
技术扎实
1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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