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超级简历
188-8888-8888
success@jobmail.vip
工作经历
XXX有限公司
2019年06月
-
2019年12月
推荐算法实习生
- 负责实验验证深度模型各特征 embedding 的不同大小的效果并选择合适长度,Wide&Deep 模型实验选择合适交叉特征放 入 Wide 端,NN 模型 docid,userid 向量预加载;
- 负责用 spark 统计新日志特征分布、特征覆盖率,mdlp 处理连续特征特征离散化用于将兴趣点得分映射到对应离散区间;
- 负责配置新日志特征工程不同实验的特征 xml,添加处理 lr 模型新特征的 job,写mapreduce 和 spark 统计与线上特征处理结果的 diff,发现线上线下处理不一致并修改线下 bug;
- 了解特征选择的评价计算,LR 计算的 FTRL 模型,单特征和整体 AUC 计算,了解推荐系统常用算法矩阵分解、FM、 FFM、DeepFM、GBDT 基本原理;
XXX有限公司
2018年06月
-
2018年12月
推荐算法实习生
- 开发推荐广场帖子的召回模型,并不断迭代优化,并支持产生训练数据及特征工程等;
- 参与开发向量化召回模型,提升了推荐广场帖子的点击率与其一系列指标;
- 负责对系统日志提取关键指标分析,发现系统中的潜在问题和用户行为规律;
- 了解推荐系统对召回策略、新闻信息和用户行为等指标的流式实时统计,针对系统的新改动添加指标,结果存入 mysql 数据库后呈现在可视化平台;
- 熟悉信息流推荐召回策略应用的算法模型(如协同过滤)和基础框架并进行指标评估和参数优化;
教育经历
XX 大学
2015年09月
-
2019年06月
计算机应用
本科
其他
- 语言: CET-4,掌握基本的听说读写能力;
- 技能: 熟练掌握Java、Python编程;能够运用机器学习、深度学习解决实际项目问题;熟悉VGG、Inception、Resent、DenseNet等基础网络结构;了解 R-CNN、R-FCN、YOLO、SSD 等物体检测/分割模型的结构及使用;了解Q-learning、 Sarsa、 DQN、 Double DQN、 Policy Gradient、Actor Critic(DDPG、A3C、DDPO)等算法;
项目经历
推荐广场向量化召回
2018年06月
-
2018年09月
- 在推荐广场,采用 FFM 模型对帖子进行向量化召回,参与推荐广场帖子向量化召回模型FFM 代码的开发;
- 使用 spark,开发召回模型的离线评估工具(topN),每天对采用不同训练数据的模型的推荐效果进行评估;
- 使用 spark,天级产出按 uid 和时间组织的训练样本,提升了模型的效果;负责天级训练数据的全局负采样,特征 join 以及特征 id 化的代码开发以及维护工作;负责小时级推荐流式日志拼接 job 的开发;





















