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数据挖掘与机器学习工程师

驻场外包人员
工作年限:9年 意向城市:北京 浏览:4次 发布时间:近期

技能标签

Python 机器学习 深度学习 SQL Hive Spark Linux 数据建模 爬虫 神经网络 数据可视化 分布式计算 特征工程 模型调优 ETL 数据清洗

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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