机器学习工程师在找工作做简历的时候，经常不知道求职简历中的项目经验板块怎么写，下面是简历网小编整理的适合机器学习工程师在做简历时写的项目经验范文4篇！希望能帮助到大家。
范文1
项目名称：基于自然语言处理的金融文本挖掘
项目周期：2022.03-至今 (1年3个月)
参与角色：机器学习工程师
所属公司：奇xx
描述
1. 背景与目标：为掌握行业信息、发现潜在商机及辅助企业决策，遂进行金融领域文本的数据挖掘
2. 工作内容：基于 Bert 实现文本分类、信息抽取模型，利用 Python web 实现在线推理服务并利用量化等技术提升速度，大大提升了准确率及效率
职责
1. 负责文本分类、信息抽取等模型的实现
2. 负责搭建基于 FastAPI 的在线推理服务，并使用模型量化等技术提升推理速度
业绩
基于自然语言处理等技术实现了金融领域文本的挖掘，提升了数据处理效率，不仅为公司创造了价值，也减少了人力成本支出
范文2
项目名称：基于机器学习的安卓恶意软件检测
项目周期：2021.08-2022.03 (7个月)
参与角色：机器学习工程师
所属公司：奇xx
描述
1. 背景与目标：基于机器学习实现安卓恶意软件检测，拓展杀毒引擎能力
2. 工作内容：使用 Python 和 XGBoost 快速迭代安卓恶意软件分类模型及进行超参优化；使用 C++ 重写 APK 等文件解析、特征抽取及向量化，实现工程落地
职责
负责安卓恶意软件分类模型全流程的模型设计、软件开发及工程落地
业绩
实现了基于机器学习的安卓恶意软件检测，达到预期效果，提升公司杀毒引擎查杀能力
范文3
项目名称：空调节能
项目周期：2021.05-至今 (2年1个月)
参与角色：机器学习工程师
所属公司：浙江xx工程
描述
空调节能项目是在国家双碳“3060”目标的前提下，针对电信IDC机房空调耗电量高的特点开展的。任务要求在保证机房不会发生异常温度告警的前提下，通过控制空调的温度，降低空调能耗，使机房节能率达到7%。
职责
负责优化中国电信IDC机房中基于强化学习的空调节能算法，使算法更加具有鲁棒性和端到端能力，算法在多个IDC机房的表现优异，平均节能率为14%。为了能够使一套算法应用于全浙江省几千个不同级别的机房，我们采用了强化学习的方式，通过模型自身的学习能力，去学习和调整空调调控策略，最终实现节能的目的。在该算法中，每台空调都是一个agent，而reward包括了机房环境平均温度、空调回风温度等多个传感器测量值。当机房环境的平均温度越逼近上限值，reward越高，由此机房内的空调通过不断的试错学习来使机房整体环境温度逼近极限来减小空调耗电量。模型在后续迭代过程中，开发了深度强化学习模型，能够更好的生成调控策略；并开发了模型蒸馏策略进行模型学习加速，使新部署机房能够更快的进入节能周期。
业绩
该项目获得了2021年度中国通信服务数转创新奖，并将在浙江、宁夏等省市自治区进行部署。
范文4
项目名称：机房卫士
项目周期：2021.05-2022.03 (10个月)
参与角色：机器学习工程师
所属公司：浙江xx工程
描述
负责机房卫士项目中大件物品检测、重要区域监管、人脸识别跟踪等基础计算机视觉算法和深度学习模型的开发与落地，在边缘计算设备Nvidia Jetson Xavier上实现了多个视频流的多个模型异构异步镜像稳定运行，将机房内的违规行为通过MQTT的方式发送到浙江省动环平台，模型准确率在95%以上。
职责
任务要求利用IDC机房中的旧有摄像头设备，基于边缘计算设备进行部署，检测机房中是否有大件物品进出。模型开发过程中，由于时间和其他原因，需求方无法提供大件物品标签数据集，因此采用前景提取+目标识别的方案。首先使用前景提取功能筛选摄像头范围内的活动区域；再利用基于YOLO-X模型进行目标识别，识别活动框中的人，计算出识别框中的人的面积；最后进行识别框面积与人的面积对比，超过一定阈值即认为图片中存在大件物品。最终综合多个摄像头的判断，决定是否发送大件物品出现消息。
