Jackson

2020年09月 — 3000年01月

技术,人工智能,算法研究员

1. 图文搜索开发 参与图文搜索算法的核心架构设计，优化多模态特征提取算法，包括图片和文字的联合表示学习。 利用 卷积神经网络（CNN） 及 自然语言处理（NLP） 技术，将图像和文本特征进行高效编码。 开发了一套基于深度学习的语义匹配模型，有效提升了图文搜索的精准度和相关性。 实现了图像内容与文本关键词的精确匹配，提高了搜索的相关性和用户体验。 经验与成果： 在处理多模态数据时，掌握了图像与文本联合建模的关键技术，如 跨模态对比学习 和 双塔结构。 成功将 Transformer 模型应用于多模态数据融合，大幅提升搜索结果的准确性，提升了用户的搜索体验。 优化了检索效率，在大规模数据中将搜索响应时间降低了30%。 2. 视频搜索开发 核心工作内容： 负责开发与优化视频搜索算法，结合视觉内容与视频元数据，实现对短视频内容的精准检索。 应用 时序卷积神经网络（TCN） 和 LSTM 进行视频内容的时序特征提取，优化视频帧的内容表示。 引入了 自监督学习 和 多模态融合技术，改进了视频的语义理解，提升了视频搜索的精度和速度。 通过 Embedding 技术对视频内容进行高效的向量化表示，使视频搜索更加高效，确保检索系统能在海量视频中快速找到相关内容。 3. 广告检索开发 核心工作内容： 参与广告检索系统的构建，重点优化了广告内容的语义理解与多维度检索算法。 开发了基于 深度学习 和 协同过滤 的广告推荐算法，通过分析用户行为和兴趣标签，提高了广告投放的精准度。