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专业技能
精通机器学习算法(如随机森林、XGBoost)、深度学习框架(TensorFlow/PyTorch);擅长Python/Scala编程,具备大规模数据处理能力;熟练使用Hive/Spark/MapReduce进行分布式计算,精通SQL与NoSQL数据库;掌握数据清洗、特征工程、模型调优等全流程数据挖掘技术;熟悉Linux系统运维及Shell脚本开发;具备网络爬虫(Scrapy/Selenium)与数据可视化(Tableau/PowerBI)能力
工作履历(脱敏处理)
长期从事企业级数据挖掘与机器学习系统开发,主导构建多套智能预测模型,涵盖零售销售预测、交通客流分析等场景。精通大数据处理框架(Hive/Spark/MapReduce)与分布式计算架构,擅长设计高并发数据处理方案。具备丰富的爬虫系统开发经验,成功搭建多个数据采集平台。深入掌握数据清洗、特征工程、模型调优等核心流程,能独立完成从数据预处理到模型部署的全周期开发。熟悉Linux系统运维及Shell脚本开发,具备良好的工程化实践能力。
项目经验(脱敏处理)
轨道交通客流预测系统开发:基于历史客流量数据构建预测模型,采用LSTM时序预测算法结合全连接神经网络进行多维度特征融合。通过日期特征(节假日/工作日)与天气特征(温度/降水概率)的数字化处理,构建多维输入特征向量。设计分布式数据处理流程,利用Spark进行数据预处理与特征工程,通过模型迭代优化提升预测准确率。开发动态权重调整机制,结合实时天气数据修正预测结果,最终实现日均客流预测误差率降低至3%以内,为运营调度提供数据支撑。
驻场外包优势
服从性高
严格遵守甲方管理制度
技术扎实
9年项目实战经验
可长期驻场
接受异地项目外派
快速响应
24小时内可到岗
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