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1.2015年于中国科学院自动化研究所获得工学博士学位，博士论文《面向地理社会媒体的挖掘与应用》,获得2016年度中国人工智能学会优秀博士学位论文和2016年度中国科学院优秀博士学位论文，中国计算机学会优秀博士论文提名奖。
2.博士研究内容为面向网络社会媒体数据挖掘与应用，发表10余篇国际顶级会议期刊论文（6篇SCI），获得最佳学生论文奖和ACM Multimedia最佳论文提名奖。
3.具有丰富的大数据风控建模和业务应用经验，在社交风控包括反赌博、反垃圾、风险内容识别等和社交关系链应用方面研发了多种算法模型，有效地促进了支付宝相关业务的健康发展。
4.熟悉相关大数据智能处理技术，精通多种数据挖掘、机器学习、信息检索、自然语言处理、图像处理与多媒体分析等处理技术。熟练运用相关算法模型和技术工具，满足业务需求。对业务和技术之间的关系处理有深刻的理解。
5.熟练使用Java/Python/C++/SQL语言和MapReduce，熟悉使用Lucene、Jena、Caffe等众多相关开源工具，了解Spark等大数据处理工具。
1.实时数据爬取系统
针对知乎和微信、今日头条，构建实时爬虫系统，能够对专栏、问题、公众号文章等实时不间断爬取。并做数据处理分析，基于elasticsearch进行搜索分发
2. 支付宝内容宝风控产品 2016.06-2016.10
研发智能化的不良内容一站识别体系产品；通过识别引擎接口调用，能够快速有效地识别各业务场景的风险内容（暴恐政、色情、垃圾广告等），负责内容宝算法体系的研发与业务应用对接；针对支付宝平台沉淀的文本风险数据，利用自然语言处理与机器学习等相关技术构建起内容风险识别模型，研发的内容宝模型在支付宝平台上的多个业务场景进行了应用，累计识别抓取数以百万计的风险内容，大幅度改善传统基于关键词和规则防控的效率和效果。
3. 支付宝关系链核身产品 2016.03-2016.06
利用支付宝平台沉淀的数以百亿计的各种关系链包括资金、社交、媒介等互动关系来构建关系链质量模型，进行社会化核身应用。
4. 支付宝社交反垃圾内容风控系统 2015.11-2016.02
针对支付宝社交业务出现的大量垃圾内容与行为进行有效识别与管控，以保障平台的良好的用户体验。
5. 支付宝社交反赌博风控系统 2015.07-2015.12
针对支付宝9.0发布来爆发的网络社交赌博风险，构建反赌博模型进行数据驱动的智能化与精准化识别管控，保障平台的健康度。
6. 旅行助手(Travel Assistant,TA)原型系统 2013.8-2015.7
依托北京市项目“面向地标的互联网跨媒体精准搜索与挖掘关键技术”,负责组织研发旅行助手的基于地理位置服务的个性化服务系统。提出基于知识图谱的挖掘与搜索开发实现系统，同时发表多篇顶 级论文。发表论文有获得ACM Multimedia 最佳论文提名与MMM最佳学生论文奖。
7.2013年度微软（MSR-Bing）图像检索比赛 2013.4-2013.8
负责组织进行2013度MSR-Bing Image Retrieval Challenge，5人团队
提出多模型融合的语义匹配框架，开发了实时在线检索识别系统
在全世界39个参赛队伍中中竞赛得到第三名，并得到$6000.
可兼职时间
可兼职地点
sll-c731597a 2019-07-01 15:00
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