Self-introduction | MENG Guanlin-Jace

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📝 自我介绍

尊敬的面试官，我很荣幸参加Google公司数据分析岗位的面试。我毕业于香港理工大学，主修金融科技和人工智能，辅修应用数学。目前，我已收到波士顿大学、新南威尔士大学和香港科技大学的数据相关硕士项目的录取通知。

在本科期间，我曾与同学一起参加Google赞助的Polyhack比赛，全球上百团队参加，我们成功完成金融科技赛道赛题，最终获得前15名的优胜奖。大四期间，我在卡方科技公司的股票交易深度强化学习交易比赛中取得了第五名的好成绩，并协助量化交易员构建了奖励函数，同时也对DQN结构框架进行了改进研究。

大三暑期，我与几位研究生一起完成了一个人工智能科研项目，并利用所学知识和经验，以第一作者的身份撰写了关于深度强化学习知识蒸馏效果的研究论文，并在ICICML上发表。

我还在中科曙光完成了为期两个月的暑期实习，主要任务是协助工程师完成自动标注组件的调研和研发。我部署了市场上的多数数据标注开源平台到本地服务器，并通过标注质量、标注速度以及标注对象的丰富度等指标进行评估，最终选择了相对优秀的产品CVAT，并完成了本地自动数据标注组件的设计文档和方案。

在本科学习期间，我完成了几个课程大项目，如Kaggle的百万数据头条，Don't Overfit it 2这样的机器学习和数据分析小组项目，以及区块链分析与数据挖掘的个人独立毕业设计。其中，我认为最具挑战的是个人毕业设计中的大型数据处理问题，如何用有限的资源处理大量的数据，以及如何处理数据标注不足的问题。最终，我利用科研项目中阅读论文的经验，通过阅读大量论文和实验，发现许多方法如GAT，Transformer等都不如GCN在图结构数据半监督学习上的表现，最后我选择了VAE来解码和编码，完成了模型构建的第一步。

在大学期间，我在英文交流环境和小组合作氛围中，提升了我的英文能力和团队合作技巧。来自不同国家和背景的团队成员，帮助我更好地与他人合作和分工。开放性的课程作业和竞争环境，使我能够灵活运用前人的智慧和网络时代的便利，完成了优秀的扩展。

我认为数据分析岗位是我向数据科学家职业发展的第一步，也是我运用所学知识创造价值的最佳路径。当我发现您的公司开设此岗位，并且工作内容符合我的背景和预期时，我毫不犹豫地申请了实习。

如果您对我的经历有任何疑问，欢迎随时向我提问。

您能告诉我您的教育背景以及它如何帮助您为这个职位做好准备吗？

我目前已经完成香港理工大学攻读计算机科学理学士（荣誉学位），正在攻读波士顿大学计算机管理数据分析硕士学位.我的课程涵盖了数据分析、数据库系统和运筹学方法等关键领域。我还辅修了应用数学，这增强了我的分析能力。

您拥有哪些与数据分析相关的技术技能？

我精通 Python、Java、SQL、Pytorch，熟悉 Solidity、Docker 和 Linux。我在数据分析、机器学习和深度学习技术方面拥有实践经验，并已将其应用于各种项目和实习中。

您能描述一个使用数据分析解决问题的项目吗？

在我的项目“‘百万新闻头条’中的 Kaggle 文本分类”中，我对大型数据集进行了数据预处理，使用 LSA 和 LDA 等各种技术实现了主题建模，并使用自动编码器和 BERT 模型执行了主题分类。该项目涉及大量数据清理、特征提取和模型评估，以实现准确的主题分类。

您如何处理分析中的缺失或不一致数据？

我首先通过了解数据的上下文和缺失值的原因来处理缺失或不一致的数据。根据情况，我可能会使用诸如归因、删除具有缺失值的行/列之类的技术，或者使用可以处理缺失数据的算法。我还确保彻底的数据验证和预处理以保持数据完整性。

您如何及时了解数据科学和机器学习的最新发展？

我通过关注相关期刊、参加在线课程和数据分析，AI相关比赛来及时了解最新动态。例如，我最近参加了“卡方科技 - 股票交易强化学习挑战赛”，与量化交易员合作建立了一个深度强化学习模型并获得收益率前五名的成绩。此外，我定期参加 Kaggle 比赛，以保持我的技能敏锐并从社区中学习。

您在机器学习算法方面的经验是什么？能否举例说明您如何使用它们？

我有使用各种机器学习算法的经验，包括决策树、随机森林和深度学习模型。例如，在我的 Kaggle 项目“don’t overfit it”中，我使用特征选择技术和交叉验证来减少过度拟合，在小数据集上实现了超过 0.8 的准确率。

您如何处理新的数据分析项目？

我对新数据分析项目的方法包括几个步骤：了解问题和定义目标、收集和清理数据、探索和可视化数据以识别模式、选择合适的模型和算法、训练和验证模型，最后解释结果以做出明智的建议或决策。我还确保彻底记录每个步骤，以供重复和将来参考