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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX科技是专注本地生活服务领域的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务是为线下餐饮、零售商家提供智能选址与客流分析服务，产品覆盖全国超过XXX个城市，与多家区域连锁品牌达成长期数据合作。
工作概述：
1.数据清洗：负责处理商家交易与客流原始数据，针对数据缺失与格式不一致问题设计自动化清洗规则与Python脚本；每日定时运行脚本，生成数据质量报告并跟进数据源方修复，将核心数据表可用率从XXX%提升至XXX%，节省数据预处理人力约XXX小时/月。
2.特征工程：为门店销量预测模型构造特征，基于业务理解从时间、天气、竞争门店等多维度提取XXX个原始特征；使用相关性分析与IV值筛选关键特征，通过特征交叉与平滑处理优化特征表达，使得模型在验证集上的R方指标提升XXX。
3.模型训练：参与训练与调优销量预测模型，使用XGBoost与LightGBM框架进行实验对比；通过网格搜索与贝叶斯优化调整超参数，记录每次实验的评估指标与特征重要性，最终确定最优模型，将未来7天销量预测的平均绝对误差降低XXX%。
4.模型评估：建立模型上线前后的系统化评估流程，设计包含准确性、稳定性在内的多维度评估指标体系；定期在离线环境用新数据回测模型表现，分析预测偏差较大的异常案例并定位原因，推动模型迭代，确保线上模型准确率稳定在XXX%以上。
5.业务对接：与产品经理协作，将模型预测结果转化为业务可理解的报表与预警信息；开发数据接口供前端系统调用，协助撰写模型使用文档，支持业务方XXX人独立使用数据产品，月度需求响应及时率达到XXX%。
6.数据监控：搭建核心数据与模型输出结果的日常监控看板，设置关键指标阈值告警；每日检查数据流各环节状态，及时发现并同步数据异常，使得线上数据服务可用性提升至XXX%，平均故障恢复时间缩短XXX小时。
工作业绩：
1.累计清洗与处理超过XXX亿条原始业务数据，保障下游分析与建模的数据供给质量。
2.完成XXX次模型特征工程与实验，主导优化的销量预测模型已稳定服务超过XXX家门店。
3.建立并维护XXX个数据监控报表与告警规则，将数据问题主动发现率提升至XXX%。
4.支持业务侧XXX个数据需求落地，通过数据产品间接帮助合作商家平均营收提升约XXX%。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
公司为头部连锁超市客户打造的数据驱动补货系统，原有依赖经验的补货方式导致部分商品缺货率高达XXX%，同时滞销库存占比超过XXX%，造成显著营收损失与仓储浪费。项目需整合历史销售、促销计划、节假日及天气等多源数据，构建SKU级别的销量预测模型，输出未来一周的每日补货建议，并与客户的ERP系统对接。
项目职责：
1.负责核心数据管道的搭建与维护，编写Python脚本定时抽取、清洗和整合来自客户数据库、第三方API的XXX多张数据表。
2.主导特征库构建，基于业务周期、商品关联性等维度创造性地生成了XXX余个特征，并使用特征选择方法将维度精简至XXX个关键特征。
3.参与模型选型与训练，对比了时间序列模型与多种树模型效果，负责LightGBM模型的参数调优与交叉验证。
4.协调完成模型上线部署，将预测结果生成标准化报表，并协助开发团队将补货建议接口对接到客户系统。
项目业绩：
1.项目上线后，试点门店的商品缺货率降低XXX个百分点，滞销库存占比下降XXX%，库存周转天数优化XXX天。
2.构建的标准化数据管道与特征工程流程，被复用于其他X个零售客户项目，实施效率提升约XXX%。
3.模型预测准确率（MAPE）达到XXX%，获得客户业务部门满意度评分XXX分（满分XXX分）。
教育背景
GPA X.XX/ X.X （专业前XXX%），主修机器学习、数据挖掘、统计学等核心课程。熟练掌握Python数据处理与分析库（Pandas, NumPy, Scikit-learn），熟悉SQL进行复杂查询。完成课程设计《基于用户行为的电影推荐系统》，负责数据清洗、特征工程及协同过滤算法实现，在小组中完成离线评估指标达到预设目标。
自我评价
培训经历
系统学习了机器学习在云平台上的应用流程，将模型开发、训练与部署的标准化方法应用于实际工作。基于认证知识优化了模型特征处理管道，使新模型迭代上线周期平均缩短XXX天，并输出了X份团队内部技术实践文档。
初级数据挖掘大气简历模板
269人使用适用人群: #数据挖掘 #初级[1-3年]
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[基本信息]
姓名：陈小湾
性别：男
年龄：26
学历：本科
婚姻：未婚
年限：4年
面貌：党员
邮箱：xiaowan@gangwan.com
电话：18600001654
[求职意向]
工作性质：全职
应聘职位：数据挖掘
期望城市：北京
期望薪资：8000-10000
求职状态：离职-随时到岗
[工作经历]
北京XX科技有限公司 | 数据挖掘
2024-09 - 2025-12
XXX科技是专注本地生活服务领域的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务是为线下餐饮、零售商家提供智能选址与客流分析服务，产品覆盖全国超过XXX个城市，与多家区域连锁品牌达成长期数据合作。
工作概述：
1.数据清洗：负责处理商家交易与客流原始数据，针对数据缺失与格式不一致问题设计自动化清洗规则与Python脚本；每日定时运行脚本，生成数据质量报告并跟进数据源方修复，将核心数据表可用率从XXX%提升至XXX%，节省数据预处理人力约XXX小时/月。
2.特征工程：为门店销量预测模型构造特征，基于业务理解从时间、天气、竞争门店等多维度提取XXX个原始特征；使用相关性分析与IV值筛选关键特征，通过特征交叉与平滑处理优化特征表达，使得模型在验证集上的R方指标提升XXX。
3.模型训练：参与训练与调优销量预测模型，使用XGBoost与LightGBM框架进行实验对比；通过网格搜索与贝叶斯优化调整超参数，记录每次实验的评估指标与特征重要性，最终确定最优模型，将未来7天销量预测的平均绝对误差降低XXX%。
4.模型评估：建立模型上线前后的系统化评估流程，设计包含准确性、稳定性在内的多维度评估指标体系；定期在离线环境用新数据回测模型表现，分析预测偏差较大的异常案例并定位原因，推动模型迭代，确保线上模型准确率稳定在XXX%以上。
5.业务对接：与产品经理协作，将模型预测结果转化为业务可理解的报表与预警信息；开发数据接口供前端系统调用，协助撰写模型使用文档，支持业务方XXX人独立使用数据产品，月度需求响应及时率达到XXX%。
6.数据监控：搭建核心数据与模型输出结果的日常监控看板，设置关键指标阈值告警；每日检查数据流各环节状态，及时发现并同步数据异常，使得线上数据服务可用性提升至XXX%，平均故障恢复时间缩短XXX小时。
工作业绩：
1.累计清洗与处理超过XXX亿条原始业务数据，保障下游分析与建模的数据供给质量。
2.完成XXX次模型特征工程与实验，主导优化的销量预测模型已稳定服务超过XXX家门店。
3.建立并维护XXX个数据监控报表与告警规则，将数据问题主动发现率提升至XXX%。
4.支持业务侧XXX个数据需求落地，通过数据产品间接帮助合作商家平均营收提升约XXX%。
[项目经历]
项目名称：连锁超市智能补货预测项目
担任角色：项目负责人
公司为头部连锁超市客户打造的数据驱动补货系统，原有依赖经验的补货方式导致部分商品缺货率高达XXX%，同时滞销库存占比超过XXX%，造成显著营收损失与仓储浪费。项目需整合历史销售、促销计划、节假日及天气等多源数据，构建SKU级别的销量预测模型，输出未来一周的每日补货建议，并与客户的ERP系统对接。
项目业绩：
1.项目上线后，试点门店的商品缺货率降低XXX个百分点，滞销库存占比下降XXX%，库存周转天数优化XXX天。
2.构建的标准化数据管道与特征工程流程，被复用于其他X个零售客户项目，实施效率提升约XXX%。
3.模型预测准确率（MAPE）达到XXX%，获得客户业务部门满意度评分XXX分（满分XXX分）。
[教育背景]
广东工业大学
数据科学与大数据技术 | 本科
GPA X.XX/ X.X （专业前XXX%），主修机器学习、数据挖掘、统计学等核心课程。熟练掌握Python数据处理与分析库（Pandas, NumPy, Scikit-learn），熟悉SQL进行复杂查询。完成课程设计《基于用户行为的电影推荐系统》，负责数据清洗、特征工程及协同过滤算法实现，在小组中完成离线评估指标达到预设目标。