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研发工程师简历范文
作者:锤子简历 2022/09/27 03:20:00
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求职意向

研发工程师 上海 薪资面议 随时到岗

教育背景

2020.x -2020x 锤子简历大学 通信工程(统招)

数学建模大赛三等奖、大学英语四六级、计算机二级

工作经验

2020.x -2020x 锤子简历信息技术有限公司 后端研发工程师

负责盾眼项目的后端实现与代码开发,负责公司大数据项目的数据开发与模型搭建。

项目经验

2020.x -2020x 盾眼(内容风险监测) 后端架构开发

该项目使用python开发,nodejs、mongo、postgres、redis、golang以及机器学习算法实现的一个网站内容风险监测的项目;基于WEB的云安全风险监测,对用户网站定时抓取,分析其中风险,并提醒用户。

1.基于python搭建的多进程分布式爬虫架构;
2.nodejs异步解析浏览内容,包括网站的pdf、网页截图、代码截图、网页的所有事件及其代码、敏感词替换标红、延时请求、ajax请求的处理,全天候监控网站内容,并为用户提供可添加配置项,本地dfs存储数据亿万级,线上postgres、mongo中数据量达千万级,MQ调度部分能支撑亿万级别的业务量,进程调度模块可以每30检测子进程的存活;
3.基于chrome-headless的浏览器页面解析。源代码快照,是将源码转义,然后用chrome-headless渲染截图,页面的替换是通过js进行源码替换。redis存储抓取过程中的缓存、URL唯一性的校验以及消息队列的内容,postgres则存储任务信息、数据处理的结果以及用户的配置,mongo中存储了消息队列mq中的数据、抓取记录、即系结果以及外链,文件存储(DFS)则是golang开发的webserver,以md5映射方式存储,减少空间;

2020.x -2020x 大数据中用户数据的分析与推荐 算法设计

使用pandas和numpy对es中的数据读取分类处理并按照一定格式存储,负责es数据的分类、生产单元、数据采集与分析;机器学习数据建模,如在线故障诊断,管道模型分析、风险预测;

使用机器学习算法处理模型,并对数据建立标签,以及用户画像,根据数据模型训练出可靠信息并建立标签;负责了项目中大数据机器学习方向的开发工作;
使用分类、聚类、回归、降维等经典的机器学习算法和技术,根据数据精准刻画出各类属性,机器学习框架Tensorflow实现。es中的数据分析、加工、清理、以及python的处理程序开发,对数据处理部分单独出一个项目。分析数据中用户的行为数据,根据推荐算法模型与策略建立并优化推荐排序;

2020.x -2020x 用户推荐系统 数据挖掘

独立完成

通过文本挖掘,搜集用户多维度信息,根据关联模型及分类模型为用户主页推送偏好产品

2020.x -2020x app 预测流失用户及挽留 数据建模

数据建模

计算度量判定用户流失,通过生命周期、距离上次活跃度、付费周期、回购周期等时间序列维度进行建模,通过加权计算用户流失概率添加至用户画像,通过画像对高流失概率用户进行挽回,并通过偏好产品及其消费能力标签实行不同的挽回方案。
新用户D7逾期模型
通过用户申请资料预测新户D7是否逾期,使用auc及ks作为评价标准,使用lightgbm算法进行建模。

实习经验

2020.x -2020x 上海证券 实习生

自我评价

自毕业后,从事互联网行业已3年有余,从一名IT新人,到带领一个小团队开发产品,再到独立负责项目的开发维护,我学到了很多专业技能,让我具备了出色的解决问题的能力,也有着很高的工作效率。我不怕工作的辛苦和困难并且坚信一万个小时的定律。我坚信人生伟业的建立,不在能知,乃在能行。

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