标签:

• 句子转换器
• 句子相似度
• 特征提取
• 训练生成
• 数据集大小:958
• 损失函数:余弦相似度损失 基础模型: sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 小部件:
• 源句子: 开发、训练和微调嵌入模型以改进简历匹配。使用Python和相关库（如TensorFlow、PyTorch）实现和评估各种模型架构（如转换器、孪生网络）。分析和解释模型性能指标，确定改进领域。与数据科学家和工程师合作将模型集成到生产系统中。优化模型的速度和准确性性能。紧跟NLP和嵌入技术的最新进展。 句子:
  • '技能:
    • Python, TensorFlow, PyTorch
    • NLP, 嵌入模型, 机器学习
    • 网页开发, REST API 经验: 软件工程师, Acme公司 (2020 - 至今)
    • 使用Python和Django开发和部署网页应用。
    • 使用Elasticsearch改进搜索功能。'
  • '技能: Python, scikit-learn, 机器学习, 数据分析, 威胁建模, 沟通, 问题解决。项目包括使用Python和相关库进行文本分类的NLP和网络安全风险评估。'
  • '产品管理实习生 | ABC公司 | 2022年6月 - 2022年8月
    • 分析产品用户反馈，识别痛点和改进领域。
    • 与工程师合作进行A/B测试新功能以提高用户参与度。
    • 进行市场研究和竞争分析以指导产品策略。
    • 向高级管理层展示产品更新和发现。'
• 源句子: 开发、训练和微调嵌入模型用于简历匹配，专注于提高准确性和相关性。包括尝试不同的模型架构、损失函数和训练数据集。使用相关指标（如精确率、召回率、F1分数）评估模型性能并确定改进领域。与数据科学家和工程师合作在生产环境中部署和维护模型。分析简历和职位描述数据以识别模式和洞察，指导模型开发。紧跟自然语言处理（NLP）和机器学习的最新进展，特别是在嵌入模型及其在人力资源和招聘中的应用领域。设计和实施A/B测试以验证模型改进。为初级团队成员提供技术指导和辅导。 句子:
  • "高级机器学习工程师\n* 技能: Python, TensorFlow, PyTorch, NLP, 嵌入模型, 简历解析, 评估指标（精确率、召回率、F1）, A/B测试, 云平台（AWS）, 模型部署。\n* 开发和部署了一个基于BERT的自定义模型用于大数据集的语义搜索。专注于提高搜索准确性和降低延迟。使用各种损失函数并尝试不同的超参数配置。\n* 领导了一个使用孪生网络架构的候选人排名系统的开发。将模型集成到生产环境中。\n* 进行A/B测试以验证模型改进并跟踪关键性能指标。指导初级工程师进行模型开发和部署的最佳实践。\n* 项目:\n * 语义搜索优化: 通过微调BERT将搜索准确性提高了15%。使用ElasticSearch实现了一个系统。\n * 候选人匹配系统: 设计和实现了一个使用NLP和机器学习技术将简历与职位描述匹配的系统。"
  • " * 使用Python和Spark构建和维护ETL管道以处理大数据集。\n * 具有特征工程经验以提高模型准确性。\n * 与跨职能团队合作部署机器学习模型。\n * 监控模型性能指标并确定优化领域。\n * 编写代码和流程文档。\n\n技能:\n * Python, Spark, SQL, AWS, 机器学习原理"
  • '高级软件工程师 | Acme公司 | 2018 - 至今
    • 领导开发和部署了一个新的简历解析和匹配引擎，显著提高了候选人推荐的准确性。
    • 实现和评估了各种机器学习模型，包括BERT和句子转换器，用于语义相似性评分。
    • 使用Python、TensorFlow和scikit-learn进行模型训练、评估和部署。
    • 通过为语义搜索实现新的损失函数并使用自定义数据集微调模型，将模型性能提高了15%。'
• 源句子: 开发和维护用于简历匹配的嵌入模型微调和评估的基础设施。包括数据管道设计、模型训练管道、性能监控以及不同模型架构和训练策略的A/B测试。优化模型的准确性和效率性能，考虑延迟和资源消耗等因素。与数据科学家和产品经理合作理解需求并将其转化为技术解决方案。构建和维护所有流程和工具的文档。 句子:
  • '技能:
    • Python: 使用Pandas和NumPy等库进行数据操作和分析的丰富经验。熟练开发和部署机器学习模型。
    • 机器学习: 对各种ML算法（回归、决策树、SVM等）的扎实理解以及模型评估和选择的经验。熟悉超参数调优。
    • NLP: NLP概念的工作知识，包括文本分类和情感分析。使用NLTK和SpaCy进行文本预处理和分析。
    • 深度学习: 开发和训练用于图像识别的卷积神经网络（CNN）和用于序列数据的循环神经网络（RNN）。
    • 云计算: 使用AWS部署网页应用和存储大数据集。熟悉EC2和S3服务。
    • 数据分析: 强大的分析能力，能够从复杂数据集中提取洞察。
    • 工具: TensorFlow, scikit-learn, Git, Docker'
  • '高级数据工程师 | Acme公司 | 2018 - 至今
    • 开发和维护了基于Spark的数据管道，用于处理机器学习模型使用的大数据集。
    • 使用Prometheus和Grafana实现了模型监控仪表板和警报系统。
    • 与数据科学团队合作使用Kubernetes将模型部署到生产环境。
    • 具有AWS云服务经验，包括S3、EMR和SageMaker。'
  • '### 数据工程与机器学习项目
    • 简历匹配系统: 设计和实现了一个端到端的管道，用于处理简历并将其与职位描述匹配。利用Elasticsearch进行索引和搜索。通过分析搜索查询日志和改进评分算法，将匹配相关性提高了15%。使用Python、Spark和AWS服务。
    • 模型训练和评估: 构建了用于训练和评估机器学习模型的自动化管道。实现了模型版本控制和A/B测试以提高模型性能。使用Prometheus和Grafana监控模型性能，识别和解决性能瓶颈。熟练使用TensorFlow、PyTorch和scikit-learn。具有数据预处理、特征工程和模型选择经验。为部署的管道编写了详细的文档和用户指南。专注于准确性和效率。
    • 数据管道开发: 使用Apache Kafka和Spark设计和构建了可扩展的数据管道用于实时数据处理。保持高可用性和可靠性。实现了数据验证和错误处理机制。专注于数据质量和效率。'
• 源句子: 需要市场营销、数据科学、统计学或相关定量领域的博士或硕士学位。具有开发和微调嵌入模型用于语义相似性和信息检索的经验者优先。对NLP技术（如转换器、词嵌入）及其在简历解析和候选人匹配中的应用有扎实理解是必要的。必须熟练使用Python和相关库（如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn）。 句子:
  • "教育:\n\n* 市场营销博士 - 加州大学伯克利分校 (2015-2019)\n * 论文: 使用神经网络预测消费者行为的建模 - 专注于高级统计建模技术，包括用于情感分析的转换器网络。熟练使用Python（TensorFlow、Keras）、R和数据可视化。\n* MBA - 哈佛商学院 (2013)。专注于战略营销和定量分析。具有市场研究和预测建模经验。"
  • 简历匹配和NLP爱好者 | 数据科学学士学位应届毕业生。热衷于应用机器学习技术解决现实问题。熟练使用Python，包括Scikit-learn和TensorFlow等库。进行了一个文本分类的个人项目，达到85%的准确率。渴望为提高推荐系统和模型准确性做出贡献。
  • '## 软件工程师 | Acme公司 | 2020 - 至今
    • 改进了公司内部网的搜索功能。
    • 使用Python和TensorFlow进行数据分析和模型训练。
    • 使用向量数据库管理搜索结果。
    • 参与了搜索应用的部署。
    • 成功将搜索延迟降低了15%。'
• 源句子: 使用Python和Django开发和维护核心后端服务，专注于可扩展性和效率。实现了用于数据检索和操作的RESTful API。广泛使用PostgreSQL进行数据存储和检索。负责优化数据库查询和提高API响应时间。具有使用预训练嵌入模型（如句子转换器或类似库）进行语义搜索和文档检索的模型微调经验，专门用于提高网页应用中搜索结果和文档匹配的相关性。具有使用向量数据库（如ChromaDB、Weaviate）的经验者优先。 句子:
  • '技能: Python（熟练使用Pandas、Scikit-learn和Numpy）、机器学习（分类、回归）、NLP基础、熟悉BERT和TF-IDF、使用Matplotlib和Seaborn进行数据可视化。具有使用AWS S3和EC2进行数据存储和模型训练的经验。对营销活动进行了A/B测试。具有数据分析和报告经验。'
  • '计算机科学博士，加州大学伯克利分校 (2018-2023)。论文: "NLP在网络安全应用中的对抗鲁棒性"。专注于微调BERT用于恶意软件检测和社会工程攻击。熟练使用Python、TensorFlow和AWS。在顶级NLP和安全会议上发表论文。具有大数据集和模型评估指标经验。 网络安全硕士，约翰霍普金斯大学 (2016-2018)。相关课程包括机器学习、数据挖掘和网络安全。开发了一个使用循环神经网络（RNN）的异常检测系统。熟悉Python和云计算平台。对NLP概念有良好理解，但微调转换器模型的经验有限。对信息安全原则有扎实理解。 计算机工程学士，卡内基梅隆大学 (2012-2016)。相关课程: 人工智能、数据库管理和软件工程。项目经验: 使用Python开发了一个网页应用。没有直接微调NLP模型的经验，但在编程和数据结构方面有扎实基础。熟悉云基础设施概念。持有CISSP认证。'
  • '## 高级后端工程师
    • ABC公司 | 2020 - 至今
    • 领导开发了一个新的REST API，用于使用Python和Django进行用户认证和档案管理。
    • 管理PostgreSQL数据库，优化查询和模式设计以提高性能，使平均API响应时间减少了20%。
    • 通过高效的代码设计和负载均衡技术提高了系统可扩展性。
    • 具有使用预训练嵌入模型（BERT）进行自然语言处理任务以提高搜索准确性的经验，专注于关键词提取和内容相似性比较以改进推荐引擎。熟练使用Flask。' 管道标签: 句子相似度 库名称: sentence-transformers 指标:
• 皮尔逊余弦
• 斯皮尔曼余弦 模型索引:
• 名称: 基于sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2的SentenceTransformer 结果:
  • 任务: 类型: 语义相似度 名称: 语义相似度 数据集: 名称: 开发评估 类型: dev_evaluation 指标:
    • 类型: 皮尔逊余弦 值: 0.5378933775375572 名称: 皮尔逊余弦
    • 类型: 斯皮尔曼余弦 值: 0.6213226022358173 名称: 斯皮尔曼余弦
  • 任务: 类型: 语义相似度 名称: 语义相似度 数据集: 名称: 测试评估 类型: test_evaluation 指标:
    • 类型: 皮尔逊余弦 值: 0.5378933775375572 名称: 皮尔逊余弦
    • 类型: 斯皮尔曼余弦 值: 0.6213226022358173 名称: 斯皮尔曼余弦