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简介

朱俊辉作为一名数据从业者深耕数据挖掘和组合优化领域。擅长使用Python、R、SQL解决各类数据问题,不仅仅局限于算法,工程也思考其商业价值与社会影响。

工作经历

2016.3至今

算法工程师

乐麦网络(股票代码OC:835722)

1. 仓库智能系统

基于路径优化算法与仓库IOT数据,建立了以物流强度、库存周转率、库位利用率为核心的仓库工人拣货评价体系,通过库存模拟、关联规则和销量预测实现仓库库位优化,提升仓库运营效率。

2. 广告识别系统(已申请软件著作权)

基于Django开发框架,快速打通开发、部署、运维、测试流程,完成多租户广告识别系统的开发,评估,部署和监控优化,为业务团队赢得了宝贵的时间,减少由于新广告法产生的不必要罚款。主要涉及Docker虚拟化技术优化开发运维流程,提升开发运维效率。

2015.102016.3

算法实习工程师

前海私募基金

1. 股票风控系统

基于Barra多因子组合优化模型,运用分布式机器学习算法ADMM加速求解,完成风控系统组合优化的建模计算。主要涉及SparkR分布式技术优化模型求解的速度与计算精度,提升金融风控效率。

2. 数据仓库系统

基于Airflow治理框架,实现金融行情和财务数据的数据可视化治理,完成数据仓库系统的开发、监控、可视化、测试。主要涉及Sqoop、HQL优化数据治理流程,提升数据治理效率。

教育背景

20112015

物流管理专业

吉林财经大学

主修运筹学、物流工程、统计学、多元统计分析、数据挖掘、随机过程、数据库设计等。

通过全国大学英语六级考试。

获得全国大学生口语评测二等奖(美式英语)。

阿里天池 公交线路选乘预测 Top10% (169/1881)。

阿里天池 菜鸟物流分仓预测 Top10% (159/2810)。

2015 SegmentFault 北京黑客马拉松优胜奖(基因应用)。

2015 TechCrunch 北京黑客马拉松优胜奖(智能冰箱)。

统计之都成员,CDA特约作者。

吉林省数学建模竞赛二等奖(人口预测)。

获得美国大学生数学竞赛S奖(路径优化)。

个人偏好

喜欢踢足球、游泳、看新闻、听广播。