XXX智能是一家专注于零售行业数据智能服务的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务是为连锁品牌提供销售预测、库存优化及用户洞察解决方案，产品服务于超过XXX家零售门店，与多家区域领先零售集团建立长期合作。

工作概述：

1.数据采集：针对商品与用户数据分散在不同业务系统的状况，负责构建和维护数据采集体系；制定数据采集规范，通过接口调用和日志解析等方式整合XXX个核心数据源；编写数据清洗脚本处理缺失值与异常值，确保数据可用性达到XXX%以上；设计数据质量监控规则，每日校验数据一致性，将数据问题发现时间从XXX小时缩短至XXX分钟；稳定的数据供应支撑下游特征生产时效提升XXX%。

2.特征工程：为提升销量预测模型准确性，负责从交易、商品、促销等多维度提取和构造特征；分析特征与目标变量的相关性，筛选出重要性排名前XXX的有效特征；建立特征存储库并对常用特征进行标准化封装，减少重复开发工作量；通过周期性特征有效性评估，迭代淘汰陈旧特征XXX个，引入新特征XXX个；特征库的优化使模型迭代效率提升XXX%。

3.模型开发：围绕精准销量预测的业务目标，负责算法模型的设计与训练；选用梯度提升树等算法构建基础模型，利用网格搜索与交叉验证调优超参数；处理数据季节性并引入天气、节假日等外部因子，优化模型对销售波动的拟合能力；独立完成模型从实验环境到生产测试环境的代码迁移与封装；模型在测试集上的准确率提升至XXX%，平均绝对误差降低XXX%。

4.模型部署：为确保模型能够稳定服务于线上业务，负责模型服务化与工程化落地；将训练好的模型文件打包，通过Flask框架封装为RESTful API供业务系统调用；与后端工程师协作设计接口协议，确保输入输出数据格式统一；在测试环境完成压力测试，优化服务响应速度，将单次预测耗时控制在XXX毫秒内；成功推动X个核心模型上线，服务日均调用量达XXX次。

5.效果监控：为保障线上模型服务的稳定性与有效性，建立模型性能监控体系；开发监控脚本，实时跟踪模型预测准确率、服务响应时间及调用成功率等核心指标；设置预警阈值，当指标异常时通过邮件自动告警；定期产出模型效果分析报告，定位模型衰减原因，为模型重训提供依据；通过监控将线上问题平均响应时间缩短XXX%，模型服务可用性维持在XXX%以上。

6.流程优化：针对数据挖掘工作流中的手动环节多、效率低的问题，主导部分流程的自动化改进；设计并开发自动化特征工程流水线，将特征准备时间从XXX人天缩短至XXX小时；编写模型自动重训脚本，在监控到性能衰减时触发，减少人工干预；梳理并标准化从数据到模型上线的关键步骤，形成团队内部操作文档；流程优化使团队月度可支持的模型迭代数量增加XXX%。

工作业绩：

1.完成超过XXX个数据源的整合与清洗，构建稳定可用的数据基础，数据问题处理效率提升XXX%。

2.开发并维护包含XXX个特征的特征库，有效支撑X个核心预测模型的持续优化，模型迭代周期缩短XXX%。

3.独立开发并上线X个销量预测模型，在试点门店取得XXX%的准确率，帮助库存周转天数平均减少X天。

4.建立完整的模型服务监控与告警机制，保障线上服务稳定运行XXX天，问题排查效率提升XXX%。

5.推动数据挖掘关键流程自动化，将团队在特征工程环节的人力投入减少XXX%，释放产能用于新算法探索。

为解决公司某大型连锁超市客户因人工定价滞后导致的毛利损失与竞争力下降问题而启动的核心数据项目。原有定价依赖历史经验和简单规则，无法实时响应竞争对手价格变化、库存压力和促销活动，导致周均发现价格劣势商品XXX余个，预估潜在销售损失达XXX万元。项目目标是通过数据挖掘构建动态定价模型，实现自动化价格调整建议。

项目业绩：

1.上线的动态定价模型覆盖客户XXX个核心品类商品，自动化定价建议采纳率超过XXX%。

2.通过A/B测试验证，使用模型的商品组毛利率提升XXX个百分点，销售额同步增长XXX%。

3.价格监控与调整频率从天级提升至小时级，对竞争对手价格变动的响应时间缩短XXX%。

4.项目成果成为公司标杆案例，成功助力该客户续约并扩展合作范围，带来年度合同金额增长XXX%。

GPA X.XX/4.0（专业前XX%），主修数据挖掘、机器学习、统计分析等核心课程，熟练掌握Python数据分析栈（Pandas, Scikit-learn）及SQL语言。课程设计中主导完成一个电商用户分层预测项目，负责从数据清洗到模型构建的全流程，使用逻辑回归与随机森林算法，最终模型准确率达到XXX%。