modelXH

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综合评分 34

方向：人工智能-机器学习与深度学习

长沙市

200元/8h

1年经验

求职意愿：接单·考虑求职(1天前更新)

个人简介

熟练使用numpy，pandas，等工具对原始数据进行异常值，缺失值处理与清晰，降低原始数据对后续模型的影响，并拆分训练集，测试集。熟练运用树模型，XGBoost，lightgbm等模型对原始数据进行预测，以及使用matplotlib工具对训练进程，预测结果等需要直观感受差异化的数据进行图表。能使用sklearn库，对原始数据进行自动调参选取最优参数，优化预测结果

技能

核心技能：

其他技能： Python、Transformers、PyTorch

交流语言：普通话（母语水平）、英语（无需工具可书面交流）

行业经验：电商、金融、人工智能

项目案例

房价预测实战项目（House Price Prediction）

基于 Kaggle 真实数据集，使用机器学习完整复现「数据探查→预处理→建模调参→评估优化」的工业界落地流程，最终实现房屋销售价格的精准预测，将最终的预测结果误差控制在2w美金以内，达到模型稳定预测

房地产

工作经历

陕西数域数字技术

50-200人

数据标注

2025.09 - 2025.11

接收当日标注任务：明确任务类型（如图片分类、语音转写、文本实体标注、3D 点云标注等）、量级及交付截止时间。按任务要求逐一处理原始数据，比如图片标注需精准绘制目标框、标注类别；文本标注需识别并标记命名实体（如人名、地名、产品名）；语音标注需转写音频内容并修正错别字、标注语气词 / 噪音；3D 标注需勾勒目标三维轮廓等。定期查看任务进度，确保在截止时间前完成，避免堆积；同时做好简单记录，区分已完成、待检查的数据。完成一批次标注后，对照 SOP 进行自查，重点检查标注错误（如类别标错、边界框偏移）、遗漏标注、格式不规范等问题。将自查无误的数据提交至平台，等待质检人员审核。接收质检反馈，若有不合格数据，按要求修改后重新提交