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Qingbo

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1000/8小时
10年工作经验

微软
高级工程师(全栈)

百度
高级工程师(搜索方向)

NodeJS
RubyOnRails
C++
Linux开发
React

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擅长技能

精通嵌入式Linux系统开发,熟练掌握Linux驱动模型及系统开发,熟悉Linux kernel架构;
• 熟悉机器学习相关算法--linear regression, logistic regression, SVM, neural network、EM、 naive bayes等,了解各自优缺点,可有效为其设计合适特征向量;
• 具有扎实的前后端知识:
• 前端:熟悉WebPack, SystemJS, CommonJS等前端模块加载和打包工具; 精通Javascript/Typescript语言;精通react并掌握其核心设计思路;掌握前端其他主流知识;
• 后端:熟悉典型Linux服务端IO模型,擅长设计高并发服务器,精通C/C++语言;
• 对软件架构设计,模块划分,分层抽象有自己的见解; 可以写出高质量的代码: 高内聚,低耦合,高复用,可测试,可读性强;
• 全面的计算机知识结构(操作系统、计算机体系架构、软件工程、设计模式、TCP/IP协议,数据结构和常用算法);
• 做事专注,严谨,技术功底扎实,为人真诚,具有良好的团队管理能力: 可快速建立积极向上,做事严谨负责的团队氛围,保证团队有很强的技术氛围及周全的产品思维,使整个团队高效运转。

项目经验

1. 某搜索公司网搜索端排序算法。
• 用机器学习优化团单排序, 显著提升CTR和ROI。
• 调研相关基础特征, 保证top团单整体效果;
• 挖掘个性化特征, 将其融合到LR模型中;
• 重构现有排序架构: 使策略架构分离彻底,显著减少新特征开发、测试、上线时间。
• 优化LR线下训练流程:优化正则参数; 添加监控模块、特征过滤模块。
2. Gallery手机日志迁移系统:使用C++开发的一套大数据迁移系统,将不同的目的地(hdfs, amazon s3, ftp etc)的数据源(至少TB级),迁移到不同的目的地(hbase, hdfs etc), 在迁移过程中可对数据进行并发处理—如:extract、encryption and decryption(如AES)、compress and uncompress(包括lzo、 gzip、bzip2)或 用户自定义的脚本(ex:shelll, python)任务, 并保证数据正确性,传输时效性,任务的自动retry ,支持cron任务 等功能。
3. 完成了“LY多媒体信息发布系统”终端软件开发,保证了其运行稳定,功能多样,可适应多种类型终端,可扩展性强;保证“LY多媒体信息发布系统”平台的服务器部分健壮运行,并能承受较大规模的并发连接;

4.开发的OA系统,在公司的日常运维中发挥较大的作用。

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