阿拉丁和灯

Thoughts, stories and ideas.



简历

吴以均

  • 手机:13901658165
  • Email:wuyijun1129@hotmail.com
  • 微信号:即手机号

个人信息


要点

  • 2019技术影响力部门第一,2019年度ICBU技术部ATA优秀个人。
  • 2019年SIRIUS Warrior Future Maker Award
  • 在BERT模型出来两个月左右,就利用BERT模型做了工单自动分类的工作,是阿里最早应用BERT模型的项目之一。文章《使用PAI平台进行BERT迁移学习训练》,也是ATA上最早的系统描述如何在阿里平台进行BERT训练的文章,阅读1400+。
  • 深刻理解机器学习以及深度学习理论。从2013年开始关注和学习深度学习,2017年写的ATA高赞文章《我所推荐的深度学习学习路径》,入选2018年度ATA十大推荐文章。
  • 研究生为模式识别方向,一直对机器学习理论保持关注。数学理论基础扎实,曾获国际数学建模竞赛一等奖。
  • 海外工作经历,英语流利听说,全无障碍

工作经历

阿里巴巴( 2016年4月 ~ 目前 )

ICBU交易履行团队技术专家。负责信保交易的交付和流程子域,业务量年增长100+%。曾利用BERT模型做信保交易系统服务工单的自动分类,top 5准确率70%,阿里最早使用BERT模型的项目之一。

唯品会( 2014年12月 ~ 2016年3月 )

移动多APP接入层项目

负责移动多APP的后端接入层的设计和开发。使用异步处理框架开发接入层,成功将最搭和唯美两个APP的推上线,从1.0到2.0,历经多个版本不断改善。对开发流程和项目设计提出多项改进,显著地提升了开发的效率,例如对于版本发布以及线上bug修复流程的改进,将线上bug修复的步骤减少60%,显著缩短了修复的周期。被评为公司优秀员工。

VIP个人助理项目

技术Lead。对重要模块进行设计和编码,把握整体代码架构。在新技术应用(Java 8函数式编程,异步处理),优化代码结构(重构),确保代码质量(Merge Request/Code Review),源代码管理规范(Git-flow),开发流程(多版本并行开发)等方面,提出并推行切实有效的措施,确保了快速发布版本的同时,代码保持高的质量,同时发布产品运行可靠。

懿富金融( 2013年2月 ~ 2014年10月 )

基于机器学习理论的程序化交易策略设计和开发

与懿富金融合作创建基于机器学习理论的程序化交易策略。在线性回归等方法的基础上,实现交易策略的验证和测试。同时为懿富金融投资公司开发全套支持软件,包括数据抓取系统、交易软件、投资策略回测系统。数据抓取系统通过网页分析,屏幕截图分析等方法自动抓取数据;交易软件基于CTP交易平台,为用户提供多账户功能以及自动交易功能。投资策略回测系统为客户提供灵活的,便于开发的策略回测平台。

摩根士丹利( 2011年12月 ~ 2013年1月,外派)

交易数据比对系统

为摩根士丹利的Post Trade Tech部门,开发交易数据比对系统。抓取各大交易所的数据,整理、提取、导入,并与摩根士丹利内部维护的数据相比对。比对按照Cash, Position, Trade的层级进行,开发后台的数据ETL系统、比对系统、报告生成系统,以及前端WEB界面。满足在高度的时效性要求下的数据排查,问题修复。承担的职责包括数据比对模块的实现,系统运行问题排查。

野村证券( 2011年1月 ~ 2011年6月)

债券交易风险报告系统

开发和维护债券交易风险报告系统。负责开发其后端的数据库以及数据仓库系统,包括数据的解析,提取,转换,以及存储。同时负责构建其开发的基础设施,包括自动构建系统。技术涉及数据库以及数据仓库的深度应用,应用Java程序对数据的ETL(Extract, Transform, Load)处理过程,债券交易的风险数据的业务结构的深层理解。

IBM中国实验室( 2004年8月 ~ 2010年12月)

Lotus Connections

负责领导Lotus Connections产品以及之后的Lotus Quickr两个产品的install 模块的开发。设计模块总体架构。遵循敏捷开发的过程,组织安排团队的设计,开发工作。负责开发过程中疑难技术问题的解决,以及风险的把控。负责与美国的Management team的沟通和协调,提升团队效率。应用了全面的自动化测试来帮助产品的开发。

期间在美国工作三个月。帮助美国团队赶上了Lotus Connections产品开发进度,技术实力得到认可,综合能力也获得美国同事的高度评价。促成公司决定将项目的部分模块派到国内开发。

技术文章(部分)

技能清单

以下均为我熟练使用的技能

机器学习

  • 深度神经网络:CNN, RNN, LSTM
  • 深度学习框架: Tensorflow, Keras
  • 语言和平台:Python,Matlab
  • 相关工具:RapidMiner, JMP

互联网开发

  • Java开发:Core Java / 多线程 / 异步 / Java EE
  • Java框架:Spring / MyBatis / Struts / Play framework / EBean
  • 设计:设计模式 / UML
  • 架构:互联网应用典型架构
  • 函数式编程:Java 8 Functional programming
  • 版本管理:Git / SourceTree / Git-flow
  • 自动构建:Jenkins / Maven
  • 容器技术:Docker
  • 单元测试:JUnit / Mockito / WireMock / Spring MVC Mock API
  • 数据库相关:ETL / Data Warehouse / MS SQL Server / DB2 / MySQL / Redis
  • 前端框架:Bootstrap / AngularJS / HTML5
  • 开发平台:Linux(CentOS, Ubuntu) / Shell
  • 云和开放平台:阿里云
  • 其他语言:Kotlin / C# / C / C++ / JavaScript / Scala / Matlab / HTML


Jacob Wu