风控数据挖掘工程师
风控数据挖掘工程师
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用户数据挖掘工程师
教育背景
上海财经大学
211双一流
统计学 硕士
上海2019年9月 - 2022年6月
主修课程：数据挖掘、机器学习、应用回归分析。
华中师范大学
211双一流
信息与计算科学 本科
武汉2015年9月 - 2019年6月
GPA 3.7/4.0，专业前10%。
技能
Python（Pandas/Scikit-learn）
SQL（Hive/Spark SQL）
机器学习算法（XGBoost/LightGBM）
用户画像与推荐系统
Tableau/Power BI
A/B测试与因果推断
荣誉奖项
上海市优秀毕业生
全国大学生数学建模竞赛 国家二等奖
个人简历
展现专业实力，创造职场价值。
个人总结
4年数据挖掘与用户增长分析经验，熟练使用Python、SQL、机器学习算法构建用户画像与流失预警模型。主导电商推荐和营销响应模型落地，AUC提升至0.86，带动复购率增长12%。擅长从业务问题拆解到模型部署的全流程，具备扎实的统计与数据可视化能力。
工作经历
上海拼创电子商务有限公司
上海
电商互联网
数据挖掘工程师
2022年7月 - 至今
用户增长机器学习
- 构建用户流失预警模型，采用XGBoost与特征工程，AUC达0.86，召回率提升18%，支撑运营挽回月均GMV 300万元。
- 主导推荐系统召回策略优化，通过双塔模型与实时特征更新，点击率提升9%，人均停留时长增加12%。
- 搭建营销响应预测pipeline，实现自动化人群圈选，活动转化率提升15%，人力成本节省约20人天/月。
上海数聚信息技术有限公司
上海
大数据企业服务
数据分析师
2021年7月 - 2022年6月
数据清洗报表开发
- 负责客户行为数据清洗与ETL开发，日均处理量500万条，数据准确率提升至99.5%。
- 搭建运营日报自动化报表体系，覆盖10余项核心指标，为管理层决策提供及时数据支持。
项目经验
电商用户复购预测与精准营销
2023年3月 - 2023年12月
项目负责人
- 整合订单、浏览、客服等多源数据，构建用户特征宽表，训练LightGBM复购预测模型，AUC 0.83。
- 设计分层营销策略，对高潜用户推送个性化优惠券，活动期间复购率提升12%，ROI达1:5.8。
实时用户行为分析平台
2022年9月 - 2023年2月
核心开发
- 基于Flink和Kafka搭建实时埋点数据处理链路，延迟从小时级降至秒级，支撑大促实时看板。
- 开发异常流量检测规则，识别刷单行为准确率92%，减少无效营销支出约8万元/月。
主要成就
模型驱动业务增长
流失预警模型上线后半年内，助力用户留存率提升5个百分点，贡献年度GMV增量超2000万元。
公司级技术之星
2023年因推荐系统优化成果显著，获评公司年度技术之星。
证书与认证
阿里云大数据分析师认证（ACP） - 阿里云
2023年10月
证明云上数据分析和挖掘能力。
CDA数据分析师（Level Ⅱ） - 中国商业联合会
2021年12月
证明统计建模与数据挖掘专业水平。
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