数据挖掘实习生
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数据挖掘专家
个人总结
6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全链路能力。累计支撑业务增收超3000万元，模型AUC提升至0.86。
工作经历
杭州云智数据科技有限公司
杭州
电商平台数据智能
高级数据挖掘工程师
2022年3月 - 至今
用户画像推荐算法
- 主导用户流失预警模型建设，召回率提升18%，年挽回GMV约1200万元。
- 搭建特征平台与自动化建模流程，模型迭代周期由2周缩短至3天。
- 带领3人算法小组完成推荐排序优化，点击率提升9.6%。
上海融信金融信息服务有限公司
上海
金融科技风控服务
数据挖掘工程师
2020年7月 - 2022年2月
风控建模客户分群
- 负责反欺诈评分卡开发，KS值由0.32提升至0.45，坏账率下降12%。
- 构建客户分群与交叉销售模型，带动理财产品转化率提升15%。
项目经验
电商用户流失预测项目
2023年5月 - 2024年6月
算法负责人
- 基于Spark重构离线特征计算链路，任务耗时降低60%，支撑日均10亿级样本。
- 引入LightGBM与贝叶斯调参，模型AUC由0.79提升至0.86。
信贷反欺诈模型体系
2020年9月 - 2021年12月
核心建模工程师
- 设计多维度反欺诈特征体系，覆盖设备、行为与关系网络共200+特征。
- 上线实时评分服务，欺诈拦截准确率提升至92%。
研究经历
图神经网络在用户行为预测中的应用/研究助理
杭州
计算机科学与技术学院
2018年9月 - 2020年6月
- 研究基于图神经网络的用户行为序列建模方法，发表中文核心期刊论文1篇。
- 构建电商点击预测实验平台，对比6种模型效果并形成评估报告。
主要成就
业务增收贡献
主导的流失预警模型上线后年挽回GMV约1200万元，获公司年度技术创新奖。
建模效率提升
推动团队建模流程标准化，模型交付效率提升3倍，被推广至3个业务线。
其他信息
到岗时间:
可接受短期出差，一个月内到岗。
作品集:
个人技术博客与开源项目见 GitHub，累计Star 300+。
证书与认证
阿里云大数据分析师认证（ACP） - 阿里云
2023年6月
证明大数据平台开发与分析能力。
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。
语言能力
英语CET-6，可阅读英文技术文档并进行技术交流
教育背景
浙江大学
985211双一流
计算机科学与技术 硕士
杭州2017年9月 - 2020年6月
研究方向为数据挖掘与机器学习，主修数据仓库、统计学习、分布式计算。
中南财经政法大学
211双一流
统计学 本科
武汉2013年9月 - 2017年6月
主修概率论、多元统计、数据库原理，GPA 3.7/4.0。
技能
Python / Pandas / Scikit-learn
SQL / Hive / Spark
XGBoost / LightGBM
特征工程与模型调优
TensorFlow / PyTorch
Tableau / BI 可视化
荣誉奖项
浙江大学优秀研究生奖学金
全国大学生数学建模竞赛省一等奖
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