JEE 开发工程师
性别：女
电话：188-8888-8888
生日：1982.05
邮箱：email@jianli1.com 所在地：广东省珠海市
基础信息
学历：本科
学校：海南大学
专业：云计算技术应用
身体状况：健康
求职意向
意向城市：广东省珠海市
教育经历
海南大学
云计算技术应用
2018.09 ~ 2022.06
本科
主修课程：Java 程序设计、数据结构基础、数据库应用、计算机网络、Linux 操作系统应用、MySQL 管理、云计算应用开发、云平台构
建、虚拟化技术与应用、Web 后台技术开发。
工作经历
中国中车股份有限公司
2022-2-1 ~ 2022-7-1
JEE 开发工程师
AI 算法原理学习和代码实现：学习并熟练掌握吴恩达的机器学习和深度学习两门课程完成课程内全部编程作业。
熟练掌握以下算法原理及应用：线性回归，逻辑回归，SVM，KNN，朴素贝叶斯分类，决策树，GBDT，降维 PCA，聚类 K-
means，DNN，CNN 包括 TCN、RNN 包括 GRU 和 LSTM、Attention 机制、ResidualNetwork、Inceptionnetwork。
熟练掌握以下内容的原理及应用：批归一化，激励函数，损失函数，后向传播，梯度下降及优化算法，SGD\mini-
batchGD\batchGD，梯度消失和爆炸的原因及解决方案，训练参数调整，算法欠拟合/过拟合的诊断及解决，误差分析，算法评估
指标，迁移学习。
学习并掌握了图形目标检测算法的演进、经典算法、实际应用。
了解 R-CNN 系列算法原理阅读 YOLOv1\v2\v3 算法论文且熟练掌握该系列算法原理阅读了 SSD 算法论文且掌握算法原理。
调试运行了 YOLOv1\v2 算法的 tensorflow 代码使用了 openCV 一部分函数。
熟悉用于图像分类的 VGG\GoogLeNet\ResNet\Darknet-19 网络结构和各自特征。
使用 python、numpy、scipy.optimize、matplotlib 完成以下算法的实现、训练、测试：线性回归，多分类的逻辑回归，有两层
hiddenlayer 的 DNNclassifier。
基于 tensorflow 中的深度学习算法模型：LSTM、TCN、TCN+LSTM、TCN+LSTM+Attention，完成 A 股日线数据的量化多因子
选股程序和交易回测程序。
）研究了 AI 计算用芯片架构，包括 NvidiaGPU、华为升腾芯片、寒武纪芯片、百度昆仑芯片、GoogleTPU 芯片配合芯片使用的软
件开发工具包。
不同类型的 AI 计算用芯片性能比较研究了 AI 服务器结构、相关特性和参数。
研究了与服务器虚拟化有关内容的原理:KVM、openstack、docker、k8s。
研究了计算机视觉、智能语音、NLP 在各行业中的应用场景，包括但不限于智能安防、自动驾驶、工业检测、智能家电、金融行
业。
）研究了 AI 在运营商网络中的具体应用场景，包括移动终端（AI 推理模型）、无线接入网（使用 AI 算法替代或者增强空口物理
层、高层算法。
O-RAN 中 RIC（RadioIntelligentController）、Non-RIC）、核心网（NWDAF 网元）、边缘计算网元（MEC:Multi-
accessEdgeComputing）、承载网、运营和维护系统（智能化技术中台），无线 AI 技术进展，AI 相关的标准演进和商用化进程高
通、英伟达、华为、中兴等厂商在运营商网络中已有的 AI 相关解决方案。
）研究了运营商边缘计算网元 MEC 的标准演进、架构（标准参考架构和中兴、腾讯等厂商实际产品架构）和分层软件功能（包括硬
件基础设施层、虚拟化层、网络及业务能力层（本地分流、无线网络信息服务、带宽管理服务、定位服务、NAT、TCPO 等服
务）、应用层、MEChost/systemlevelmanagement）、具体应用场景、关键技术（包括分流方案）、根据具体业务 MEC 在 5G
网络中多种部署方案、UPF+MEC 与 5G 其他网元的信令交互流程。
英伟达、华为、寒武纪、高通等推出的边缘计算芯片华为、中兴、浪潮、Dell 等推出的边缘服务器。
运营商 MEC 具体部署方案华为、中兴等设备商的 MEC+行业应用解决方案（譬如中移动+华为+振华重工的智慧港口解决方案），
互联网厂商的 MEC+行业应用方案（譬如腾讯在 MEC 上部署的车路协同方案）。
研究了 5G 核心网架构、主要信令流程、与 UPF+MEC 相关的协议内容。
研究了自动驾驶和车联网，包括但不限于影响自动驾驶商业化进程的因素、自动驾驶分级和演进路线、深度学习在自动驾驶算法
（感知层、定位、决策规划层（全局路径规划、行为决策、运动规划）、执行层）中的应用、自动驾驶产品实现架构（云端/网络边
缘端，车载端），多个厂商的车规级 SoC 芯片，3GPP 车联网标准演进。
分析了 AI（如 TCN、LSTM、NLP、知识图谱）在证券行业买方和卖方的具体应用场景，包括但不限于买方基金公司使用 AI 基础设
施和算法开发量化交易模型，卖方券商搭建 AI 智能化投顾平台、智能化风控系统、智能化业务支持系统（投行业务场景中使用
OCR+AI+RPA 完成文档审核、财报核验工作）。
中国太平保险控股有限公司
JEE 开发工程师
2022-8-1 ~ 2023-1-1
负责管理公司于珠海，广州，河南，东北，南昌等各地 O2O 电商地产项目资源整合，策划运作及落地。
组织行业资源联合开发管理 O2O 系统工具。 管理 O2O 各地项目营销推广，线上线下联动招商及系统植入落地。
开拓洽谈各地 O2O 综合体项目并担任部分项目电商顾问。
负责组织团队开展珠海区域新旧客户的开拓及维护，团队合作，完成代运营，电商培训，企业综合战略规划等业务。
发展跨境电商项目，先后考察参观和策划了珠海保税区跨境综合局进口街，珠海港集团相关综合项目等，正在筹备跨境电商项目落
地资源。
制定企业年计划并汇报总部
整合业内资源，管理珠海市电子商务服务中心运营
负责珠海电子商务协会秘书处顾问工作
项目经验
中车股份相关项目
2022-2-1 ~ 2022-7-1
中国中车股份有限公司
JEE 开发工程师
题目为：AI-基于 LightGBM 和 CNN 的肺癌识别模型
以 Kaggle 平台提供的容量为 140G 的肺部 CT 图像为基础，搭建 ResNet-152 网络模型来提取特征，并将提取出的特征喂给基学习
器决策树 LightGBM 进行学习，再通过梯度提升算法对决策树进行提升，同时选择对数损失。使用 5-折交叉验证对模型进行检验和
调参，最终模型在验证集中达到了 0.55602 的优秀表现。该得分在 Kaggle 平台收榜前可进入全球前 100 的排名中。本人参与了决
策树、cv 模型的构建和参数调优.
太平保险相关项目
2022-8-1 ~ 2023-1-1
中国太平保险控股有限公司
JEE 开发工程师
这是一款针对儿童的休闲益智类游戏,玩家需要根据顾客的需求,在顾客的耐心值降为 0 之前完成顾客需要的食物和饮料,以此来赚取金
钱;可以培养孩子的反应力,创造力,以及合理的规划;
技能列表
Spring：一般
同声传译：熟练
WPS：良好
Office：精通
自我评价
拥有 8 年多的无线通信研发及测试经验，熟悉 gsm/edge，lte 系列天馈和工厂每个季度对各类射频器件进行定制安装调整优化。
具有较全面的基础理论知识和丰富实践经验，熟练使用各类开发软件，2.精通 c 语言编程及调试、多线并行计算机协议。
五年多的 c/c++开发经验，熟悉各种编程语言，精通 windowsmobile 平台特性及构架（如 xutils、greendao 等。
TI DSP 软件、硬件开发，实习期间凭借对 stm32（armcortex-m3）2.0 平台的需求非常全面。
