数据挖掘实习生
数据挖掘实习生
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数据挖掘资深工程师
教育背景
浙江大学
985双一流
计算机科学与技术 硕士
杭州2016年9月 - 2019年6月
研究方向为机器学习与数据挖掘，相关课程：数据仓库、统计学习、分布式计算、特征工程。
南京理工大学
211双一流
信息管理与信息系统 本科
南京2012年9月 - 2016年6月
专业排名前10%，主修数据库原理、数据结构与算法、概率论与数理统计。
技能
Python与机器学习建模
SQL与Hive数仓查询优化
Spark分布式特征工程
XGBoost/LightGBM模型调优
用户流失与精准营销模型
Tableau/Power BI数据可视化
荣誉奖项
浙江大学优秀研究生毕业生
全国大学生数学建模竞赛 省级一等奖
个人总结
6年数据挖掘与用户增长建模经验，聚焦电商与金融风控场景，熟练掌握Python、SQL、XGBoost、Spark和离线实时特征工程。主导搭建用户流失预警与精准营销模型，累计提升GMV超2000万元。具备跨团队协作与项目推进能力，能独立完成从数据探查到模型上线的全流程。
工作经历
杭州云集电商科技有限公司
杭州
电商平台千人规模
数据挖掘资深工程师
2022年3月 - 至今
用户增长模型上线
- 主导构建用户流失预警模型，覆盖800万活跃用户，召回率提升至78%，月挽回GMV约1200万元。
- 牵头建设实时特征平台，将营销响应模型特征延迟从小时级压缩至5分钟，支撑20余个运营场景。
- 负责数据挖掘团队技术评审与新人带教，制定模型上线规范，推动模型交付周期缩短30%。
杭州数金信息技术有限公司
杭州
金融科技风控服务
数据挖掘工程师
2019年7月 - 2022年2月
反欺诈特征工程
- 负责金融风控反欺诈模型开发，整合多源特征200余项，将欺诈识别准确率提升15个百分点。
- 参与搭建客户分群与额度定价模型，上线后信贷通过率提高8%，坏账率下降1.2个百分点。
- 独立完成Python数据清洗与特征工程脚本，将建模数据准备耗时从3天缩短至4小时。
项目经验
电商用户流失预警模型项目
2023年2月 - 2023年9月
模型负责人
- 整合用户行为、交易与客服数据构建200+维特征，采用XGBoost与LR融合模型，AUC达0.86。
- 设计分层运营策略与自动触达流程，上线后高风险用户流失率下降12%，月挽回GMV约1200万元。
信贷反欺诈实时风控建模项目
2020年5月 - 2021年4月
核心算法工程师
- 基于Spark构建实时特征计算链路，支撑申请反欺诈模型毫秒级响应，单日处理请求超50万笔。
- 优化规则与模型双层决策机制，欺诈识别准确率提升15个百分点，人工审核工作量下降25%。
主要成就
累计提升GMV超2000万元
通过流失预警与精准营销模型协同，两年内累计提升平台GMV超2000万元。
实时特征延迟压缩至5分钟
主导实时特征平台建设，将营销响应特征延迟从小时级压缩至5分钟。
欺诈识别准确率提升15个百分点
在金融风控项目中优化反欺诈模型，欺诈识别准确率提升15个百分点。
证书与认证
阿里云大数据工程师认证（ACP） - 阿里云
2023年6月
证明云上数据管道、存储与分析能力。
数据库系统工程师（软考中级） - 工业和信息化部
2021年11月
证明数据库设计与管理能力。
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