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数据挖掘研究员

个人总结

5年数据挖掘与机器学习研究经验,专注用户行为建模、推荐系统与大规模特征工程,熟悉深度学习与传统挖掘算法。主导过亿级样本的推荐排序优化,线上CTR提升12%。具备扎实的论文写作与专利产出能力,擅长将研究成果落地为业务价值。

工作经历
北京智联数据科技有限公司
北京
互联网推荐系统
数据挖掘研究员
2021年7月 - 至今
推荐算法深度学习
  • 负责推荐排序模型迭代,主导深度排序模型上线,线上CTR提升12%。
  • 搭建亿级样本特征平台,特征产出效率提升40%,支撑8条业务线。
  • 牵头A/B实验体系建设,实验周期由7天缩短至3天。
北京云图信息技术有限公司
北京
大数据企业服务
算法实习生
2020年7月 - 2021年6月
机器学习数据挖掘
  • 参与用户画像与流失预测项目,模型AUC达0.86,召回率提升18%。
  • 负责数据清洗与特征开发流程,数据处理耗时降低35%。
研究经历
基于图神经网络的用户兴趣建模研究/研究助理
北京
计算机学院
2019年9月 - 2021年6月
  • 提出融合图神经网络的用户兴趣建模方法,在公开数据集上优于基线6%。
  • 撰写并发表CCF-B类会议论文1篇,申请发明专利1项。
项目经验
电商推荐多目标排序优化
2023年3月 - 2024年6月
项目负责人
  • 设计多任务学习排序框架,兼顾点击与转化目标,转化率提升9%。
  • 优化样本采样与负样本策略,模型收敛速度提升25%。
主要成就
推荐效果显著提升

主导推荐排序模型上线,线上CTR提升12%,年化GMV增长约1500万元。

学术产出扎实

以第一作者发表CCF-B类会议论文1篇,申请发明专利1项。

证书与认证
机器学习工程师(中级) - 中国人工智能学会
2023年11月

证明机器学习工程与模型部署能力。

大数据分析师(高级) - 工业和信息化部
2022年6月

证明大数据平台开发与分析能力。

装饰
头像

熊帅帅

数据挖掘研究员
phone138 0013 8000
city北京
gender男
job_status在职-考虑机会
intended_city北京
max_salary30-40K
教育背景
北京邮电大学
211双一流
计算机科学与技术 硕士
北京2018年9月 - 2021年6月

研究方向为数据挖掘与机器学习,参与国家自然科学基金项目。

华中科技大学
985211
统计学 本科
武汉2014年9月 - 2018年6月

相关课程:概率论、多元统计、数据挖掘、数据库系统。

技能
Python / PyTorch
SQL / Spark
推荐与排序算法
特征工程
A/B实验与因果推断
论文写作与专利
荣誉奖项
中国计算机学会(CCF)优秀论文奖
国家奖学金

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