明 is 可用 租用
雇佣 明明刘
验证专家 in 工程
人工智能工程师和开发人员
位置
新加坡,新加坡
至今成员总数
2021年6月16日
明是一名机器学习工程师,专门研究推荐和反欺诈系统. 在过去的四年里,他一直在数据科学和人工智能领域工作, 包括建立和改进Shopee和TikTok的推荐系统, 它们拥有数以亿计的用户和商品. 明拥有计算机科学硕士学位,拥有丰富的行业Experience.
Portfolio
TikTok
c++, Python,推荐系统,神经网络
Shopee
算法,反欺诈,图形数据库,Apache气流,Py火花,电子商务
Shopee
Python,推荐系统,图数据库,神经网络...
Experience
Availability
兼职
首选的环境
Linux, Py火花, Python, Keras, TensorFlow, Docker
最神奇的...
...我为TikTok开发的系统, 它的流行是有原因的, 很大程度上, 我建立的成功的推荐系统.
工作Experience
机器学习工程师
2021年至今
TikTok
- 通过增加多个检索和召回队列,改进了TikTok的直播推荐系统.
- 改进了TikTok的直播推荐系统,使用了更复杂的神经网络,并为系统添加了更具体的目标.
- 通过采用多种收入策略,增加了TikTok的整体直播收入, 在系统中实施这些策略, 进行A/B测试.
技术:c++, Python,推荐系统,神经网络
高级数据科学家
2019 - 2020
Shopee
- 带领五人(外加两名实习生)的团队构建和重构一个独特的用户识别系统, 其中包括建立图形数据库、构建数据管道和业务引擎.
- 与团队成员合作,为经理和其他同事构建交互式数据仪表板,以探索用户-用户关系.
- 协助团队成员改进JanusGraph, 开源工具, 根据业务需求.
技术:算法,反欺诈,图形数据库,Apache气流,Py火花,电子商务
数据科学家
2018 - 2019
Shopee
- 通过使用深度神经网络,主页推荐系统的点击率提高了50%.
- 通过使用在线学习建立一个名为“你可能也喜欢”的新模块,使购物车页面的转化率提高了约20%."
- 创建图形数据库集群,并使用该数据库存储买卖关系.
技术:Python,推荐系统,图数据库,神经网络, 深度神经网络, 机器学习, 电子商务
机器学习工程师
2017 - 2017
XRVision
- 建筑物闭路电视摄像机的内置目标检测, 工厂, 和道路, 准确率超过70%.
- 为公司核心产品开发具有一般性别识别能力的图像分类模型, 面部毛发, 眼镜, 还有其他特点, 总体准确率为90%.
- 为几家公司的签到系统建立面部识别模型.
技术:Python, C++, 计算机视觉, 对象检测, 面部识别, 机器学习, 反欺诈
Experience
增强的电子商务网站推荐系统
作为一个机器学习工程师, 与一名数据工程师和一名软件工程师合作,对Shopee电商网站的推荐系统进行提升. 通过对客户浏览和购买数据的神经网络进行训练, 我使用深度学习方法来改进推荐系统,与之前的基线相比,点击率提高了50%以上.
闭路电视摄像机的目标检测
一个物体检测神经网络,允许闭路电视摄像机检测不同类型的汽车和人. 如果屏幕上的人脸足够大,它还会应用面部识别. 在每秒10帧的情况下,这个功能几乎是实时工作的.
重构的电子商务网站唯一用户标识系统
带领五人(外加两名实习生)的团队构建和重构一个独特的用户识别系统. 这包括设置图形数据库和构建交互式查询图形仪表板, 数据管道, 一个商业引擎.
这个项目帮助公司了解哪些用户极有可能是骗子,他们创建了多个账户来获取利益. 通过使用Go来替换Python, 系统性能在速度提高和内存减少方面提高了80%.
这个项目帮助公司了解哪些用户极有可能是骗子,他们创建了多个账户来获取利益. 通过使用Go来替换Python, 系统性能在速度提高和内存减少方面提高了80%.
Skills
其他
推荐系统, 机器学习, 深度学习, 深度神经网络, 数据分析, 数据可视化, 数据结构, 算法, 神经网络, 电子商务, 计算机视觉, 反欺诈, 对象检测, 面部识别, 团队的领导, 系统设计
语言
Python, SQL, Go, c++
框架
火花,瓶
库/ api
Py火花, TensorFlow, Keras, OpenCV
平台
Linux、Docker、亚马逊网络服务(AWS)
存储
图数据库,Neo4j, Elasticsearch
工具
Apache气流
教育
2017 - 2018
计算机科学硕士学位
新加坡国立大学-新加坡
2012 - 2016
信息技术学士学位
东南大学-中国
有效的合作
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