数据挖掘实习生
数据挖掘实习生
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数据挖掘算法工程师
个人总结
5年数据挖掘与算法建模经验，深耕电商与金融风控场景，主导用户画像、推荐排序与反欺诈模型落地。熟练使用Python、SQL、Spark与XGBoost/LightGBM，具备从特征工程到线上部署的完整链路能力。近两年推动模型AUC提升8个百分点，带动业务转化率提升12%。
工作经历
杭州云智数据科技有限公司
电商大数据
杭州
数据挖掘算法工程师
推荐算法特征工程
2022年9月 - 至今
- 负责电商推荐排序模型迭代，引入多目标融合与特征交叉，线上CTR提升11%，GMV增长约8%。
- 搭建用户画像标签体系，覆盖2000万用户、300+标签，支撑精准营销活动转化率提升15%。
- 主导特征平台与离线训练流程优化，模型迭代周期由7天缩短至2天，支撑每周稳定上线。
上海数联金融信息服务有限公司
金融科技风控
上海
算法工程师
风控建模机器学习
2020年7月 - 2022年8月
- 构建贷前反欺诈评分模型，融合图特征与行为序列，KS提升至0.42，坏账率下降18%。
- 负责风控规则与模型联合决策，日均处理申请量30万笔，误拒率降低6个百分点。
项目经验
电商多目标推荐排序系统 - 算法负责人
2024年3月 - 2024年5月
- 设计CTR与CVR多任务学习模型，采用MMoE结构，整体转化率提升12%。
- 完成离线评估到A/B实验全流程，实验组人均订单数提升9%，并沉淀为团队标准方案。
基于图神经网络的团伙欺诈识别 - 核心算法工程师
2022年12月 - 2023年2月
- 构建设备与关系网络图谱，使用GraphSAGE识别团伙欺诈，召回率提升至85%。
- 模型上线后月均拦截欺诈申请约1200笔，减少潜在损失超600万元。
技能
Python / SQL
Spark / Hive
XGBoost / LightGBM
特征工程与模型调优
TensorFlow / PyTorch
A/B实验与效果评估
教育背景
浙江大学
985211双一流
杭州
计算机科学与技术 硕士
2019年8月 - 2021年5月
研究方向为数据挖掘与机器学习，相关课程：数据挖掘、统计学习、分布式计算。
武汉理工大学
211双一流
武汉
信息与计算科学 本科
2016年8月 - 2020年5月
主修数学建模与算法基础，获校级优秀毕业生。
证书与认证
阿里云大数据工程师认证（ACP） - 阿里云
2023年5月
证明云上数据计算与分析能力。
数据库系统工程师（软考中级） - 工业和信息化部
2021年11月
证明数据库设计与数据管理能力。
荣誉奖项
全国大学生数学建模竞赛 国家二等奖
浙江大学优秀研究生
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