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机器学习简历案例：

一句话介绍自己：梦想每个人都有，但不是每个人都有勇气去坚信，我有!

基本信息：

年龄：28岁、性别：女、学历：本科、电话：13800138000、邮箱：BD@100chui.com

求职意向：

机器学习、广州、面议、随时到岗

教育背景：

2014.09 - 2018.06 | 锤子简历大学 | 计算机与信息技术

工作经验：

2019年12月 - 至今 | 锤子简历信息有限公司 | 机器学习

• • 建立爬出管理系统，分布式部骨近200个爬虫。获得大量用户流量数据，通过ETL进行数据库整合，将数据作为后期机器学习支持、减少额外数据获取行为3次。节省教据挖据周期30天。同时建立3个数据监控，实现数据库实时监控上数据库多线程管理；
  • 通过文章界面内器数据埋点，进行舆论的词频提取和情感分析，将获得的教据建立3个词频库和2个情感分析库，根据业务需要训练3个词库提取机器人，通过机器自动提取减少人工数据埋点工作30%。建立市场情绪分析模型，并开展深度学习工程; 
  • 对数据进行清洗、整合和加载。将ETL工作模式作为深度学习内容加入机器训练内容，规范化的ETL机器工作模式为机器学习提供了40%的效率提升。
    

2018年3月 - 2019年12月 | 锤子简历科技有限公司 | 机器学习

• • 参与淘宝网13项商品危险分类项目的机器训结工作。调过对项目产品进行数据工程学习和危险百品标签建模，提高了机器对于危险商品特征识别率90%以上。在危险商品标签识别基础上、使用深度学习算法进行多73个分类标签预测的任务; 
  • 创建Prthon脚本，使用NLP对13项商品进行描述分类，通过用户评论和商品介绍，提取并机器学习其中关键字，建立 危险商品特征库，为13项商品识别提供数据支持、减少危险商品上架次数34次，并建立随机森林和神经网络模型等7个数据模型，将商品分类并找出危险商品12个; 
  • 创建的分类模型方法被公司采纳到新的审核机制中、独立负责撰写危险商品特征文档，为13类商品的检测和机器学习提供了文太理论支持，该这档日样月千校验人工核查的的果，减少了70%宙核的时间并提高了80%检测新率。
    

实习经验：

项目经验：

2021年3月 - 2021年11月| 项目工程 | 机器学习

• • 建立新闲语料、将收集来的新闲进行清洗。采用朴素贝叶斯分类器分成科技、教育等9类。对分类结果进行自动化审核，建立9个新闻语料库，提高基于语料的新闻推送准确度30%; ·
  • 建立分类模型对新闻进行分类，建立机器学习使新闻语料库得到自动填充，机器学习的设立提高了新闻语料库填充效率100%，测试集上的准确率达到了94.04%，且各类的recall都超过了0.9; 
  • 使用改进的TF-IDF算法提取每篇新闻的关键词。得到新闲的关键词集合，建立词向量，计算用户成兴趣新闻关键词列表和新闻关键词列表的相似度，建立自动生成针对用户的推荐结果的系统共3个。
    

自我评价：

可使用此简历模板在线制作：

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