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OCR与多模态信息抽取算法工程师

驻场外包人员
工作年限:4年 意向城市:北京 浏览:6次 发布时间:近期

技能标签

深度学习 Python PyTorch OpenCV PaddlePaddle OCR技术 NLP技术 CV技术 多模态融合 实体识别 信息抽取 模型优化 后处理算法 数据预处理 模型部署

专业技能

精通深度学习框架(PyTorch/TensorFlow),具备NLP与CV领域全栈开发能力,擅长CNN/RNN/图模型/GAN等算法实现。熟悉PaddlePaddle OCR引擎优化,精通多模态信息融合技术。掌握数据预处理、模型训练、部署及后处理全流程,具备金融/物流/司法等垂直领域模型落地经验。熟练使用Ubuntu/Linux系统,具备Scrapy爬虫框架应用能力。

工作履历(脱敏处理)

主导OCR识别系统开发,通过算法优化提升复杂场景下文本识别准确率15%。设计多模态信息抽取架构,结合文本与位置信息实现关键字段提取,支持金融合同、健康码等多场景应用。完成Paddle OCR引擎定制化改造,针对特定字体/排版进行精度优化。构建实体识别模型,实现日均百万级文档的结构化处理,提升信息抽取效率30%。开发标准化后处理模块,支持多格式输出与异常数据过滤,保障系统稳定性。

项目经验(脱敏处理)

1. 金融文档信息抽取系统:基于Paddle OCR实现复杂排版文档的文本识别,结合NLP实体识别模型提取目标实体,采用多阶段后处理算法提升输出质量,支持日均10万+文档处理。

2. 多模态单据提取平台:开发融合文本与图像位置信息的抽取算法,通过多模态特征融合提升关键字段识别准确率,成功应用于健康码识别、合同解析等场景。

3. 健康码智能识别系统:设计OCR+规则引擎组合方案,处理复杂背景下的文字识别挑战,通过多模态信息融合提升字段提取精度至98.5%。

4. 智能合同解析系统:构建OCR+实体识别全流程方案,实现合同文本的结构化提取,支持字段自动校验与格式化输出,处理效率提升40%。

驻场外包优势

服从性高

严格遵守甲方管理制度

技术扎实

4年项目实战经验

可长期驻场

接受异地项目外派

快速响应

24小时内可到岗

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