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超级简历
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success@jobmail.vip
工作经历
XXXX有限公司
2018年09月
-
2019年09月
资深搜索算法 平台支撑中心
- 负责公司游戏项目AI 算法的开发,利用深度学习方法和大量玩家高水平游戏对局数据,实现出牌网络的预测功能;
- 负责编写sql语句,从redshift数据仓库中提取用户游戏行为数据约500w条;
- 负责设计预测特征,将用户游戏行为数据转化为神经网络可识别的特征向量,训练数据约600w条;
- 负责在单机多gpu条件下利用Resnet作为预测网络完成训练,最终预测准确率达到97%。
XX有限公司
2017年06月
-
2018年09月
资索算法 平台支撑中心
- 负责对公司给的数据集进行预处理,生成5万张256*256的图像数据集,包括图像切割处理,图像扩增处理;
- 负责产品的调研与分析,发现u-net的使用率比较高,而且效果也比较好,因此主要使用u-net,为了提高准确率,同时使用segnet进行训练,最后进行模型融合;
- 负责使用基于Tensorflow的keras深度学习框架编写网络模型,训练准确率为0.91,训练误差为0.18,验证准确率为0.89,训练误差为0.25;
- 负责根据亚马逊算法(包括站内搜索算法和推荐算法以及站外推广对亚马逊内部的排名影响)和当地客户喜好优化lisiting。
教育经历
xx大学
2013年09月
-
2017年06月
信息与计算科学
本科
其他
- 语言: 日语,cet-4;
- 兴趣爱好: 阅读、游泳、摄影、旅行。
- 技能: 熟悉掌握深度神经网络、复杂网络理论等信息处理方法,熟练掌握时间序列预测、盲源分离、阵列信号处理、图像处理、计算机视觉等信号处理方法,熟悉OFDM、MIMO等宽带关键技术,熟悉数据处理、数据可视化等技术;
项目经历
基于深度特征的模板匹配算法
2019年03月
-
2019年06月
项目主要负责人
- 负责利用 tensorflow 框架,选择可用于图像比较的Siamese-FC 网络进行特征提取,减小 Alexnet 的卷积和池化步长,使深度特征的尺度更接近原图大小,以便于获得深层特征更精确的空间位置、语义特征、颜色特征;
- 利用 Siamese-FC 网络产生的图像相似性热度图获得模板图像和搜索图像的相似性较高的区域,作为后续搜索候选区域;
- 使用 matlab 编写程序,利用最近邻搜索算法和像素点深度特征,计算模板图像和搜索图像候选区域的相似性度量 BBDS(一个滑动窗口下最佳相似点对个数/点对的相对空间距离)。

















