数据挖掘实习生
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数据挖掘算法专家
个人总结
8年数据挖掘与算法建模经验，深耕推荐系统、用户增长与风控建模，主导多个亿级样本量模型从0到1落地。熟练掌握XGBoost、LightGBM、深度学习与特征工程体系，具备扎实的统计与因果推断能力。擅长将算法指标转化为业务收益，累计带来GMV提升超2亿元。
工作经历
北京字节跳动科技有限公司
北京
互联网大厂内容平台
数据挖掘算法专家
2021年4月 - 至今
推荐系统用户增长
- 主导短视频推荐召回与排序模型迭代，CTR提升6.8%，人均使用时长提升4.2%。
- 搭建用户增长LTV预测模型，指导投放策略，获客成本降低18%。
- 带领5人算法小组完成特征平台建设，模型迭代周期由2周缩短至3天。
北京京东世纪贸易有限公司
北京
电商平台上市公司
算法工程师
2018年7月 - 2021年3月
机器学习风控建模
- 负责商品推荐与交叉销售模型开发，相关GMV年增约1.2亿元。
- 构建风控反欺诈评分模型，欺诈订单识别准确率提升至92%。
项目经验
短视频推荐系统排序模型升级
2022年3月 - 2023年12月
算法负责人
- 设计多路召回融合与深度排序模型，线上AUC提升0.021。
- 引入实时特征与在线学习机制，冷启动用户点击率提升11%。
电商风控反欺诈模型
2019年5月 - 2020年10月
核心算法工程师
- 基于XGBoost与图特征构建欺诈识别模型，召回率提升15个百分点。
- 推动模型上线至实时风控链路，日均拦截风险订单超3000单。
研究经历
基于图神经网络的用户行为建模研究/研究助理
北京
计算机学院
2016年9月 - 2018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EI会议论文1篇。
- 构建大规模行为数据集与评测基准，模型效果优于基线8%。
主要成就
推荐模型驱动GMV增长
主导推荐模型重构，年度带来GMV增量超2亿元。
算法工程效率提升
搭建特征平台与自动化训练流程，模型迭代效率提升约5倍。
技术创新与专利成果
获公司年度技术创新奖，并申请算法相关发明专利2项。
证书与认证
阿里云大数据分析师认证（ACP） - 阿里云
2022年6月
证明云计算与大数据平台应用能力。
人工智能工程师（中级） - 工业和信息化部
2019年11月
证明机器学习算法与工程实践能力。
教育背景
北京邮电大学
211双一流
计算机科学与技术 硕士
北京2015年9月 - 2018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。
中南财经政法大学
211双一流
统计学 本科
武汉2011年9月 - 2015年6月
主修概率论、多元统计与数据挖掘，GPA 3.7/4.0。
技能
Python / PySpark
机器学习建模（XGBoost/LightGBM）
深度学习（TensorFlow/PyTorch）
SQL 与数据仓库
特征工程与模型调优
A/B 实验与因果推断
推荐系统与排序算法
Hive / Spark 大数据平台
模型部署与 MLOps
荣誉奖项
国家奖学金
全国大学生数学建模竞赛二等奖
年度技术创新奖
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