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算法：熟悉机器学习基础算法，图算法（与 Spark Graphx 结合的风控应用），树，随机森林，孤立森林，集成学习思想。神经网路（CNN,RNN），强化学习(Q-Learning，DQN，Sarsa)。
数据分析：业务拆解，指标建模，数据仪表盘汇报呈现等。
完成过多个AI项目落地，有智慧交通，AI教学场景，推荐算法，NLP相关项目经验
另兼职FA，技术创业融投资相关问题可以顺带咨询。
推荐系统
首页特价商品池每2小时动态更新，需要根据用户进行实时个性化推荐，基于用户点击浏览等行为特征构建训练特征，采用 FTRL 建立 ctr 排序模型。
针对已购、选中未购清单页场景，基于用户的个性化常购商品召回集，开发 Flink 实时流计算
具体方案：基于 Flink 框架，根据用户个性化常购召回集和相似相关召回集进行个性化召回，利用实时
意图排序模型进行排序，并对相关商品做实时过滤。
结果：基于已购推荐的 UV 转化率为 26.62%、基于选中未购的 UV 转化率为 52.55%。
南航人脸识别打卡
使用Django+Websocket构建人脸识别服务器应用，配合安卓终端完成人脸数据的录入，存储和报表生成。
微表情识别
算法调研，完成了3D-CNN的复现，原精度为74.2%，后来通过调整特征，模型最终上线，进度为91%，召回78%，之后使用transformer对于图像特征进行进一步优化，准确度提升，召回率下降，再者因为模型结构复杂，延时高，最终选用了LBP结合SRCNN，准确率96%，召回87%。
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