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专业技能
精通端到端算法开发流程,涵盖需求分析、技术调研、数据清洗、标签定义、模型架构设计、训练优化及结果后处理。熟悉NLP与CV领域主流模型(CNN/RNN/图模型/GAN/多模态信息抽取),具备基于PaddlePaddle框架的OCR系统定制化优化能力。拥有金融、物流、司法等垂直领域模型部署经验,擅长多模态信息融合技术及复杂场景下的模型迭代优化。熟练使用Python/PyTorch/Ubuntu/Scrapy等技术栈,具备良好的工程化落地能力。
工作履历(脱敏处理)
专注于AI算法研发与工程化落地,主导多个垂直领域模型开发项目。主导金融文档实体抽取系统设计,通过数据增强与模型调优实现95%+的识别准确率。开发多模态信息抽取框架,整合文本与位置信息提升关键字段提取效率。设计OCR+规则引擎方案,成功实现健康码关键字段的自动化提取。构建合同信息抽取系统,通过实体抽取模型与后处理模块实现结构化数据输出,提升业务处理效率40%。
项目经验(脱敏处理)
1. 文档实体抽取系统:设计金融文档结构化处理方案,采用多阶段数据清洗策略,通过BERT+CRF模型实现95.2%的实体识别准确率。2. 多模态信息抽取平台:开发融合文本与位置信息的抽取框架,采用Transformer架构实现多模态特征融合,支持复杂场景下的字段定位与提取。3. 健康码识别系统:构建OCR+规则引擎处理流程,通过多模态模型优化实现关键字段(如行程轨迹)的精准提取。4. 合同信息抽取系统:设计OCR预处理+实体抽取模型+后处理模块,实现合同关键字段的自动化提取,处理效率提升40%。
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