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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX科技是专注于智能营销与用户增长的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务是为电商、金融等行业客户提供基于大数据的用户洞察与自动化营销解决方案，产品服务超过XXX家企业客户，与多家知名平台建立数据合作生态。
工作概述：
1.挖掘体系规划：负责搭建与迭代公司核心数据挖掘体系，以满足电商客户对精准用户分层的需求；梳理客户业务场景与数据现状，设计从数据接入、特征工程到模型上线的标准化流程；通过制定数据质量校验规则和模型监控指标，将模型迭代周期缩短XXX%，支撑业务部门快速验证营销策略。
2.用户特征挖掘：为解决客户用户画像单薄的问题，主导跨业务线用户数据融合与特征库建设；应用图计算技术挖掘用户社交关系与消费偏好，结合时序分析构建动态兴趣标签体系；建立特征自动化生产与评估管道，新增有效特征XXX个，支撑上层模型效果提升。
3.算法模型开发：主导核心预测与分类模型研发，包括用户流失预警、高价值客户识别等场景；采用集成学习与深度学习结合的方法处理样本不均衡问题，通过离线A/B测试验证模型有效性；将模型封装为标准化服务接口，供多个业务线调用，日均调用量达XXX万次。
4.策略落地支持：将数据挖掘成果转化为可执行的业务策略，与产品、运营团队协作设计自动化营销规则；通过策略实验平台进行小流量测试，依据转化数据持续优化规则阈值；推动XXX个核心策略在全量客户中应用，直接带来营收增长。
5.性能效率优化：针对海量数据处理效率瓶颈，优化特征计算与模型训练流程；引入分布式计算框架重构关键任务，优化数据存储结构与查询逻辑；将夜间批量作业时间从XXX小时压缩至XXX小时，保障日报数据准时产出。
6.团队协作与沉淀：负责带领XXX人数据小组，制定开发规范与代码评审机制；组织内部技术分享，编写《数据挖掘实践指南》与《常见问题排查手册》；通过知识库建设与案例复盘，将同类问题解决效率提升XXX%。
7.技术方案预研：跟踪行业前沿算法与应用，评估其在公司业务场景的落地可能性；主导完成了图神经网络在交叉销售场景的可行性验证，产出技术原型与评估报告，为后续产品创新储备技术方案。
工作业绩：
1.主导构建的数据挖掘体系支撑了公司核心产品迭代，帮助XXX家客户实现营销自动化，客户续约率提升XXX%。
2.开发的用户流失预警模型准确率达到XXX%，早期预警帮助客户挽回潜在流失用户超XXX万人，相关成果获得公司年度创新奖。
3.通过算法与工程优化，将核心数据产品的数据处理成本降低XXX%，模型服务响应时间P99降至XXX毫秒。
4.培养与带领数据团队，输出技术文档与规范XXX份，团队任务交付准时率提升至XXX%。
5.完成X项新技术预研与落地，其中X项已规划进入下个产品版本开发，拓宽了公司技术护城河。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
公司为头部电商客户定制的核心数据项目，原有基于简单规则的客户分层方法无法有效识别高潜力用户，导致营销资源浪费，ROI持续低于预期。项目需整合客户跨平台订单、浏览、客服等多源异构数据，在日均新增XXX亿条数据的规模下，构建可解释、可迭代的用户价值预测模型，并集成至客户的营销平台，实现个性化资源触达。
项目职责：
1.负责整体方案设计：主导项目技术方案选型与落地路径规划，确定从数据探查、特征工程、模型选型到服务部署的全链路架构。协调数据平台、算法、后端等多团队资源，明确各阶段交付物与里程碑。
2.负责核心特征工程：带领小组处理多源数据融合与清洗，针对用户短期消费、长期活跃、品类偏好等维度构造XXX余个基础与衍生特征。设计自动化特征评估框架，筛选出重要性排名前XXX的特征进入模型训练。
3.负责模型开发与调优：采用LightGBM与深度神经网络构建融合模型，解决用户行为稀疏性与价值分布长尾问题。通过多轮离线验证与在线A/B测试调整模型参数与结构，平衡预测精度与业务可解释性。
4.负责工程落地与部署：将最终模型封装为高性能推理服务，设计缓存机制与降级策略以应对促销洪峰。推动模型服务与客户营销中台完成对接，并交付完整的模型监控与效果评估看板。
项目业绩：
1.上线的LTV预测模型，在测试集上的准确率与召回率综合指标达到XXX%，相比旧规则方法，对高价值用户的识别准确率提升XXX%。
2.项目直接驱动客户调整XXX%的营销预算分配，试点类目营销ROI提升XXX%，年获客成本降低XXX万元。
3.构建的特征生产管道与模型服务日均处理数据XXXTB，服务响应时间P99稳定在XXX毫秒以内，支持客户实时决策场景。
4.该项目成为公司标杆案例，成功复制到X家同类型客户，带动相关产品线收入增长XXX%。
教育背景
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修机器学习、数据挖掘、分布式数据库等核心课程，参与基于Spark的电商用户行为分析课程项目，负责聚类算法实现与可视化模块，处理模拟数据集规模达千万级。熟练掌握Python、SQL进行数据分析，了解Hadoop、Spark生态基础组件。
自我评价
培训经历
XXXX年获得该认证，系统掌握了云上机器学习解决方案的架构设计。将认证知识应用于公司模型训练平台升级，主导将部分重型模型训练任务迁移至SageMaker，通过弹性资源配置与Spot实例优化，使得模型训练效率提升XXX%，相关计算成本下降XXX%。输出的云上MLOps实践指南，帮助团队提升了模型开发与部署的标准化水平。
高级数据挖掘整洁简历模板
618人使用适用人群: #数据挖掘 #高级[5-10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科技是专注于智能营销与用户增长的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务是为电商、金融等行业客户提供基于大数据的用户洞察与自动化营销解决方案，产品服务超过XXX家企业客户，与多家知名平台建立数据合作生态。
工作概述：
1.挖掘体系规划：负责搭建与迭代公司核心数据挖掘体系，以满足电商客户对精准用户分层的需求；梳理客户业务场景与数据现状，设计从数据接入、特征工程到模型上线的标准化流程；通过制定数据质量校验规则和模型监控指标，将模型迭代周期缩短XXX%，支撑业务部门快速验证营销策略。
2.用户特征挖掘：为解决客户用户画像单薄的问题，主导跨业务线用户数据融合与特征库建设；应用图计算技术挖掘用户社交关系与消费偏好，结合时序分析构建动态兴趣标签体系；建立特征自动化生产与评估管道，新增有效特征XXX个，支撑上层模型效果提升。
3.算法模型开发：主导核心预测与分类模型研发，包括用户流失预警、高价值客户识别等场景；采用集成学习与深度学习结合的方法处理样本不均衡问题，通过离线A/B测试验证模型有效性；将模型封装为标准化服务接口，供多个业务线调用，日均调用量达XXX万次。
4.策略落地支持：将数据挖掘成果转化为可执行的业务策略，与产品、运营团队协作设计自动化营销规则；通过策略实验平台进行小流量测试，依据转化数据持续优化规则阈值；推动XXX个核心策略在全量客户中应用，直接带来营收增长。
5.性能效率优化：针对海量数据处理效率瓶颈，优化特征计算与模型训练流程；引入分布式计算框架重构关键任务，优化数据存储结构与查询逻辑；将夜间批量作业时间从XXX小时压缩至XXX小时，保障日报数据准时产出。
6.团队协作与沉淀：负责带领XXX人数据小组，制定开发规范与代码评审机制；组织内部技术分享，编写《数据挖掘实践指南》与《常见问题排查手册》；通过知识库建设与案例复盘，将同类问题解决效率提升XXX%。
7.技术方案预研：跟踪行业前沿算法与应用，评估其在公司业务场景的落地可能性；主导完成了图神经网络在交叉销售场景的可行性验证，产出技术原型与评估报告，为后续产品创新储备技术方案。
工作业绩：
1.主导构建的数据挖掘体系支撑了公司核心产品迭代，帮助XXX家客户实现营销自动化，客户续约率提升XXX%。
2.开发的用户流失预警模型准确率达到XXX%，早期预警帮助客户挽回潜在流失用户超XXX万人，相关成果获得公司年度创新奖。
3.通过算法与工程优化，将核心数据产品的数据处理成本降低XXX%，模型服务响应时间P99降至XXX毫秒。
4.培养与带领数据团队，输出技术文档与规范XXX份，团队任务交付准时率提升至XXX%。
5.完成X项新技术预研与落地，其中X项已规划进入下个产品版本开发，拓宽了公司技术护城河。
[项目经历]
项目名称：电商用户生命周期价值预测系统
担任角色：项目负责人
公司为头部电商客户定制的核心数据项目，原有基于简单规则的客户分层方法无法有效识别高潜力用户，导致营销资源浪费，ROI持续低于预期。项目需整合客户跨平台订单、浏览、客服等多源异构数据，在日均新增XXX亿条数据的规模下，构建可解释、可迭代的用户价值预测模型，并集成至客户的营销平台，实现个性化资源触达。
项目业绩：
1.上线的LTV预测模型，在测试集上的准确率与召回率综合指标达到XXX%，相比旧规则方法，对高价值用户的识别准确率提升XXX%。
2.项目直接驱动客户调整XXX%的营销预算分配，试点类目营销ROI提升XXX%，年获客成本降低XXX万元。
3.构建的特征生产管道与模型服务日均处理数据XXXTB，服务响应时间P99稳定在XXX毫秒以内，支持客户实时决策场景。
4.该项目成为公司标杆案例，成功复制到X家同类型客户，带动相关产品线收入增长XXX%。
[教育背景]
杭州电子科技大学
数据科学与大数据技术 | 本科
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修机器学习、数据挖掘、分布式数据库等核心课程，参与基于Spark的电商用户行为分析课程项目，负责聚类算法实现与可视化模块，处理模拟数据集规模达千万级。熟练掌握Python、SQL进行数据分析，了解Hadoop、Spark生态基础组件。