熟悉自然语言处理、机器学习，熟悉分类、回归等算法，熟悉CNN、LSTM等深度学习
熟悉Python、Java，具有较强的学习和动手能力，善于思考，思维活跃。
 良好的沟通和协同工作能力，能迅速融入集体，有较强的团队精神和团队领导力，同时热爱生活，乐观开朗。

C/C++(良好)  Java(熟练)  Python(熟练)

2017-07至今——公司:上海互问信息科技有限公司
行业:计算机软件
性质:创业公司
部门:  技术部
职位: 自然语言处理工程师

工作描述：开发机器人语义问答系统包含音乐、天气、法律、国学、故事、相声等功能，负责意图识别、参数提取（填槽）、上下文、纠错功能等模块的实现：
1. 意图识别：通过规则和分类算法识别用户意图
2. 参数提取：利用命名实体识别、pattern、检索的方式进行提参
3. 上下文：实现了天气、人格属性（部分功能）的上下文
4. 纠错模块：实现了音乐功能对歌手、歌曲的纠错功能
5. 用户自定义问答模块：实现用户自定义问答对的精准匹配、相似度匹配

2016-03至2016-08——游戏升级影响因素分析与预测
项目描述：分析游戏角色升级影响因素之间的关系，并预测角色的等级。
根据游戏日志，收集角色的属性信息变化特征和行为特征，利用线性模型进行特征显著性筛选和共线性检验；根据获取得到的显著性特征，利用通径分析模型分析影响因素之间的关系；利用显著性特征，采用梯度提升回归树预测角色等级，取得了良好的预测效果。
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2015-10至2016-06——游戏行会生存预测
项目描述：预测游戏行会未来的生存趋势，以便行会不活跃时进行干预，提高用户的活跃度和留存率。
分析游戏中行会的生存状态，提取行会数据进行数据预处理，抽取行会的属性特征和成员的行为特征，并建立行会的截面数据和纵向数据，利用纵向-生存联合模型分析影响行会生存的显著性因素并建立模型，预测行会的生存状态
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2014-05至2014-08——实体相似度和实体关系推理
项目描述：实体相似度
        给定不同类型的两个实体，根据两个实体之间的属性计算相似度
实体关系推理
        给定两个实体，判断两个实体之间是否有关系，以及何种关系
实体相似度
        不同类型的数据进行预处理，特征选择，以及模型选择

实体关系推理
        从实体描述中抽取实体之间的关系，包括实体性别、命名实体识别，pattern生成等

2014-09至2017-07——华东理工大学
计算机科学与技术 硕士
自然语言处理，机器学习，统计分析，Python编程

2015-12——大学英语六级:437