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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. 熟练掌握自然语言处理的核心技术，包括文本分类、情感分析、关键词提取等。在工作中曾负责开发并优化基于NLP技术的商业智能系统，提升企业业务效率及盈利能力。 2. 拥有丰富的跨行业NLP解决方案设计和实施经验，深入理解NLP技术在金融、医疗、电商等领域的实际应用场景，曾成功为多家企业提供高质量NLP技术解决方案。 3. 具备卓越的沟通能力和团队协作能力，曾担任团队负责人多年，带领团队完成多个复杂项目，并与客户保持良好沟通，获得客户高度认可。
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. NLP算法研发：研究自然语言处理算法，负责算法研发和优化，包括XXX、XXX、XXX等。 2. 数据预处理：负责数据预处理，数据清洗、分词、特征提取等，保证数据质量和算法效果。 3. 项目管理：协调团队成员，制定项目计划和进度安排，保证项目进展和质量。 4. 技术方案设计：根据业务需求，设计技术方案，解决技术难题，提高系统效率和稳定性。 工作业绩： 1. 研究并实现了新型NLP算法，将模型准确率提高X个百分点，为公司节省X万元算力成本。 2. 设计并实现了一套高效的数据预处理流程，大幅度提高了数据处理速度和算法效果，节省了X个工作日的时间。 3. 领导团队成功完成X个NLP项目，其中X个项目获得了客户的高度评价，为公司带来X万元的收益。 4. 设计并实现了一套高可用、高性能的NLP系统，提高了系统的吞吐量和响应速度，为公司节省了X万元的服务器成本。
项目经历
- 未命名项目NLP2000.01-2000.06
- 项目内容： 1.中文分词：使用jieba分词器对大规模文本进行分词处理 2.情感分析：使用深度学习框架TensorFlow搭建情感分析模型，对用户评论进行情感判定 3.命名实体识别：使用LSTM-CRF模型对中文文本进行命名实体识别，包括人名、地名、机构名等 4.文本分类：使用FastText模型对新闻文本进行分类，包括娱乐、科技、财经等 项目业绩： 1.中文分词：将分词速度提升至每秒处理X万条文本，准确率达到X% 2.情感分析：模型准确率达到X%，与人工标注结果一致率达到X% 3.命名实体识别：F1值达到X%，与同类模型相比提升X% 4.文本分类：模型准确率达到X%，与同类模型相比提升X%
教育经历
- 北京某某学院本科某某专业2000-2004
- 1. 参加过国际大学生数学竞赛，获得一等奖。 2. 在校期间参加过人工智能研究社团，担任过项目组长，负责过一项NLP相关项目的开发工作。 3. 获得过全国英语演讲比赛的省级三等奖。
