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直小聘
男 | 25岁12345678901zhixiaopin001@kanzhun.com
17年工作经验|求职意向：NLP|期望城市：北京
个人优势
1. NLP领域相关技能扎实，能熟练使用Python等编程语言完成数据处理、模型搭建等工作； 2. 对于NLP领域的研究有较强的兴趣和热情，积极关注前沿研究成果，能够快速学习和掌握新的技术和方法； 3. 具有较强的团队合作能力，能够与团队成员良好协作，且具备较强的沟通和表达能力，在项目中承担任务并按时保质完成。
工作经历
- 北京直聘简历科技有限公司NLP2000.01-2000.06
- 工作内容： 1.数据处理：负责对公司收集的数据进行处理、清洗和分析，确保数据的准确性和完整性。 2.文本挖掘：使用Python编写程序对公司内部及外部文本进行挖掘，提取关键信息并进行分析。 3.模型建立：使用机器学习算法建立文本分类模型，提升客户满意度，减少客户投诉率。 4.项目管理：负责NLP项目进度管理，与团队成员协调沟通，确保项目按时交付。 工作业绩： 1.优化数据处理流程，降低数据处理时间10%，提升数据准确性5%。 2.成功挖掘出X个内部数据和X个外部数据中的重要信息，为公司业务发展提供了有力支持。 3.使用基于深度学习的模型对客户进行分类，提高了客户满意度10%，减少了客户投诉率5%。 4.成功管理X个NLP项目，所有项目均按时交付，得到了客户的高度评价。
项目经历
- 未命名项目NLP2000.01-2000.06
- 项目内容： 1.文本分类：使用Python和机器学习算法对文本进行分类，包括数据预处理、特征提取和模型训练等步骤。 2.命名实体识别：使用深度学习模型和开源工具包对中文文本进行命名实体识别，包括数据标注、模型训练和评估等步骤。 3.情感分析：使用Python和情感词典对大规模社交媒体数据进行情感分析，包括预处理、特征抽取和模型训练等步骤。 4.问答系统：使用自然语言处理技术和知识图谱构建智能问答系统，包括数据清洗、知识抽取和模型训练等步骤。 项目业绩： 1.在文本分类项目中，将准确率从70%提高至80%，并将处理速度提高了X倍。 2.在命名实体识别项目中，将F1值从0.8提高至0.85，同时将处理速度提高了X倍。 3.在情感分析项目中，成功处理了超过X条微博数据，并将准确率从60%提高至75%。 4.在问答系统项目中，成功构建了一个涵盖X个领域的知识图谱，并将问答准确率从50%提高至70%
教育经历
- 北京某某学院本科某某专业2000-2004
- 1. 参加过自然语言处理相关的学术会议并做过技术报告，深入了解相关技术和应用场景。 2. 在学科成绩方面，曾获得自然语言处理课程的优秀成绩，展现出对该领域的浓厚兴趣和扎实基础。 3. 参与过校内NLP项目，负责数据清洗和特征工程，了解实际应用中的数据预处理和模型构建。
