职位:算法组组长,组员 5 人
项目一:灾因风控平台搭建
0. 项目前期调研与分析
1. 挖掘风灾、雪灾业务场景,构建入模变量
2. 数据清洗:异常值筛选与处理、缺失值处理
3. 特征筛选:通过共线性分析等方法筛选特征
4. Woe编码以及构建评分卡模型,评估模型准确率
5. 利用fastapi开发线上风控服务,并定时跟踪监控模型效果
项目二:产品推荐系统与反欺诈系统
1. 项目立项:负责跟业务需求方对接,整个开发周期跟踪
2. 两个系统使用同样的算法结构,产品推荐主要是找到相似的人,推荐产品;反欺诈系统利用图数据库,结合
Node2Vec 算法,找到具有相似特征的可能存在欺诈行为的人或交易
3. 负责整个项目调研,算法调试,代码开发与服务接口上线
4. 使用 Tensorflow 深度学习库,调试 keras 开发包,对不同参数进行调试,并找到最优超参数
5. 项目上线后负责跟踪线上线下效果,并定时更新模型
项目三:基于 Stable-diffusion 的 AI 画画系统
1. 负责公司三八妇女节活动,利用 AI算法,生成女性人脸
2. 搭建 Stable-diffusion 框架,并利用公司自己的人脸数据库进行二次训练
3. 负责搭建公司内部 pypi 源,给组内以及分公司赋能
4. 在公司离线服务器上部署 stable-diffusion
5. 在组内分享 stable-diffusion 绘画原理
项目四:理赔项目:视频质检
1. 负责构建数据集,从网上爬取测温枪以及车牌号图片
2. 对爬取的数据,利用 labelImg 对图片标注目标区域
3. 负责开发视频读取、存储代码,对错误视频进行处理
4. 负责利用 yolo 算法对视频进行快速处理,识别出是否有车牌号和测温枪,有车牌号的话将车牌抠出

1.负责广告系统整个链路的数据处理与分析,例如分场景、分版本、分设备的广告请求、填充、曝光、点击与
下发
2.用户的个性化,建立 xgb 模型,判断用户的价值。让对应层次的用户去走对应价值的广告 waterfal,从而提
升系统效率,增加营收。

1.爬虫项目,独立开发爬虫代码,爬取亚马逊上各类目 top30 热卖产品
2.分析产品特点及其热卖原因
3.跟踪竞争对手价格点位,与市场相结合,开发自动价格设置系统

项目一:排队时间预估
situation:用户进入打车 app 首页后,如果供需失衡,用户会较长时间无法接单。用户对于周边是否有司机以及
自己在多长时间内能被接单,是不清楚的。为了稳定用户预期,提升订单转化率,会在供需紧张的情况下触发排
队机制,向用户展示一个预计接单的时间
action:模型主要通过以下几类信息预估时间:
1.订单周围的供需情况(过去十分钟、十五分钟、三十分钟的提单量、接单量、提单接单率)
2.订单在队列里的序号,序号靠前的订单接单时间会相对较短
result:
1.模型层面:通过添加更具表达性的特征,调整 xgb 模型损失函数,将时间预估的 mae 降低 30s
2.业务层面:对比使用排队产品和不使用排队产品的地区,用户的接单前取消率降低 5pp,大大提高用户体验 l
项目二:拼手气红包
situation:打车业务的扩展需要更有效率的提升用户的数量,给予用户适当的红包奖励。
能够提升用户黏性,使业务可持续增长。与固定红包相比,拼手气红包既能够提升产品的趣味性,也能满足用
户对于追求不确定性的心理(消费心理学)
action:
1.分析拼手气红包使用率与红包金额的关系,发现用户的使用率与红包金额大小是正相关的,即我们给的钱越
多,用户越会使用红包,这与认知是相符的
2.初始发放红包的方法是随机发放不同金额,即用户领到的红包金额是均匀分布的
3.我们采取以下的建模方式:在不超过预算的条件下,通过优化各个红包金额下的人群分布,使得整体的核销率
(使用率)最高
result: 策略上线后,实验组对比对照组,核销率+2pp

1.研发类脑答题系统,包括题意理解,谓词分析,Drools 规则触发,独立负责不等式模块,对常见的不等式题
型成功建模。
2.协调与其他小组的工作,制定工作进度倒排表;积累了丰富的代码书写经验
提高分析,解决问题的能力,锻炼人际沟通,交往能力!学会怎么协调工作与生活,如何排解程序开发工作中的
压力!