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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX科技是一家专注金融科技服务的公司，团队规模约XXX人，核心业务是为金融机构提供信贷风控与精准营销数据解决方案，产品服务于超过XXX家银行与消费金融公司，与多家头部平台建立数据合作。
工作概述：
1.业务需求对接：负责对接产品与业务部门，梳理信贷审批与用户分群场景的数据需求；通过沟通明确业务痛点和期望指标，将非结构化需求转化为可执行的数据挖掘方案；定期复盘需求落地效果，优化沟通流程，使需求转化效率提升XXX%。
2.数据治理：为解决原始数据质量参差问题，主导构建多源数据接入与清洗标准流程；设计数据质量监控规则与报警机制，协同数据开发团队修复关键数据缺失与逻辑错误；推动治理流程上线后，核心数据表的可用率与一致性提升至XXX%。
3.特征工程：基于业务理解与EDA分析，从用户行为、交易时序、第三方标签中挖掘有效特征；运用领域知识与统计方法构建特征组合与衍生规则，建立可复用的特征仓库；通过特征筛选与迭代，将模型关键指标的区分度提升XXX%。
4.模型开发：针对反欺诈、信用评分、流失预警等场景，负责机器学习模型的全流程开发；根据数据特性与业务目标选择与调优GBDT、深度学习等算法；封装模型训练与评估模块，将模型开发周期平均缩短XXX天。
5.模型部署：主导模型从实验环境到生产环境的工程化落地；编写模型API服务代码，制定性能与稳定性测试标准，并输出部署文档与运维手册；通过流程标准化，使模型上线的一次通过率提升至XXX%。
6.效果监控：建立模型线上效果监控体系，跟踪模型预测稳定性与业务指标波动；设计模型衰减预警规则与迭代触发机制，协同业务方分析指标异动原因；通过主动监控与定期重训练，将模型有效服务周期延长XXX%。
7.团队协作：负责指导初级数据分析师，通过代码审查与技术分享提升团队整体能力；主导数据挖掘流程与规范的文档化建设，沉淀关键场景的解决方案模板；推动团队知识库更新，使同类问题的解决效率平均提升XXX%。
工作业绩：
1.完成XXX个核心风控与营销模型的开发与部署，支撑公司主要产品线。
2.通过数据治理与特征工程优化，使模型平均预测准确率提升XXX个百分点，AUC达到XXX。
3.建立的模型部署与监控体系，将生产环境模型故障率降低XXX%，问题定位平均时间缩短XXX小时。
4.主导的团队知识库与规范文档，覆盖XXX个主要工作场景，被团队XXX名成员采用。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
公司为某头部消费金融公司定制的核心风控项目，原有基于规则的系统误判率高，导致优质客群流失率超XXX%，同时每月仍有XXX例欺诈案件漏过。项目需构建机器学习模型，在审批环节实时识别欺诈风险，目标将欺诈识别率提升至XXX%以上，同时将好用户误拒率控制在XXX%以内。
项目职责：
1.模型设计：负责模型整体方案设计，基于历史订单与用户多维数据，定义模型预测目标与验证方式。
2.特征开发：主导特征工程，从设备、申请、行为序列中挖掘出XXX个有效特征，构建基于时间窗口的统计特征与复杂关系网络特征。
3.模型优化：负责XGBoost与深度神经网络模型的训练与调优，采用集成学习与自定义损失函数解决样本不均衡问题。
4.工程落地：协调工程团队完成模型服务化封装，设计特征实时计算管线与模型AB测试框架，确保线上服务延迟低于XXX毫秒。
项目业绩：
1.模型上线后，欺诈案件识别率达到XXX%，较规则引擎提升XXX个百分点，月度避免经济损失约XXX万元。
2.在欺诈识别率大幅提升的同时，好用户误拒率成功控制在XXX%，低于业务方要求的XXX%。
3.模型服务的平均响应时间稳定在XXX毫秒内，支持每日XXX万次的实时审批调用，服务可用性达XXX%。
4.该项目成为公司标杆案例，助力团队后续获得同类型客户订单XXX个。
教育背景
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修数据结构、算法设计与数据库原理等核心课程，参与基于用户行为的信用评分课程设计项目，负责数据清洗与逻辑回归模型构建部分，使用Python与Sklearn完成实验，熟悉Linux开发环境与SQL语言，考取全国计算机等级考试四级数据库工程师证书。
自我评价
培训经历
2022年获得该认证，将云上大数据平台与机器学习PAI的最佳实践应用于公司数据中台建设。通过设计基于MaxCompute与DataWorks的标准化数据开发流程，使数据准备效率提升XXX%。利用PAI平台优化模型分布式训练任务，在模型效果持平的情况下，将训练资源成本降低了XXX%。
资深数据挖掘简约简历模板
340人使用适用人群: #数据挖掘 #资深[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科技是一家专注金融科技服务的公司，团队规模约XXX人，核心业务是为金融机构提供信贷风控与精准营销数据解决方案，产品服务于超过XXX家银行与消费金融公司，与多家头部平台建立数据合作。
工作概述：
1.业务需求对接：负责对接产品与业务部门，梳理信贷审批与用户分群场景的数据需求；通过沟通明确业务痛点和期望指标，将非结构化需求转化为可执行的数据挖掘方案；定期复盘需求落地效果，优化沟通流程，使需求转化效率提升XXX%。
2.数据治理：为解决原始数据质量参差问题，主导构建多源数据接入与清洗标准流程；设计数据质量监控规则与报警机制，协同数据开发团队修复关键数据缺失与逻辑错误；推动治理流程上线后，核心数据表的可用率与一致性提升至XXX%。
3.特征工程：基于业务理解与EDA分析，从用户行为、交易时序、第三方标签中挖掘有效特征；运用领域知识与统计方法构建特征组合与衍生规则，建立可复用的特征仓库；通过特征筛选与迭代，将模型关键指标的区分度提升XXX%。
4.模型开发：针对反欺诈、信用评分、流失预警等场景，负责机器学习模型的全流程开发；根据数据特性与业务目标选择与调优GBDT、深度学习等算法；封装模型训练与评估模块，将模型开发周期平均缩短XXX天。
5.模型部署：主导模型从实验环境到生产环境的工程化落地；编写模型API服务代码，制定性能与稳定性测试标准，并输出部署文档与运维手册；通过流程标准化，使模型上线的一次通过率提升至XXX%。
6.效果监控：建立模型线上效果监控体系，跟踪模型预测稳定性与业务指标波动；设计模型衰减预警规则与迭代触发机制，协同业务方分析指标异动原因；通过主动监控与定期重训练，将模型有效服务周期延长XXX%。
7.团队协作：负责指导初级数据分析师，通过代码审查与技术分享提升团队整体能力；主导数据挖掘流程与规范的文档化建设，沉淀关键场景的解决方案模板；推动团队知识库更新，使同类问题的解决效率平均提升XXX%。
工作业绩：
1.完成XXX个核心风控与营销模型的开发与部署，支撑公司主要产品线。
2.通过数据治理与特征工程优化，使模型平均预测准确率提升XXX个百分点，AUC达到XXX。
3.建立的模型部署与监控体系，将生产环境模型故障率降低XXX%，问题定位平均时间缩短XXX小时。
4.主导的团队知识库与规范文档，覆盖XXX个主要工作场景，被团队XXX名成员采用。
[项目经历]
项目名称：信贷审批反欺诈模型
担任角色：项目负责人
公司为某头部消费金融公司定制的核心风控项目，原有基于规则的系统误判率高，导致优质客群流失率超XXX%，同时每月仍有XXX例欺诈案件漏过。项目需构建机器学习模型，在审批环节实时识别欺诈风险，目标将欺诈识别率提升至XXX%以上，同时将好用户误拒率控制在XXX%以内。
项目业绩：
1.模型上线后，欺诈案件识别率达到XXX%，较规则引擎提升XXX个百分点，月度避免经济损失约XXX万元。
2.在欺诈识别率大幅提升的同时，好用户误拒率成功控制在XXX%，低于业务方要求的XXX%。
3.模型服务的平均响应时间稳定在XXX毫秒内，支持每日XXX万次的实时审批调用，服务可用性达XXX%。
4.该项目成为公司标杆案例，助力团队后续获得同类型客户订单XXX个。
[教育背景]
杭州电子科技大学
计算机科学与技术 | 本科
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修数据结构、算法设计与数据库原理等核心课程，参与基于用户行为的信用评分课程设计项目，负责数据清洗与逻辑回归模型构建部分，使用Python与Sklearn完成实验，熟悉Linux开发环境与SQL语言，考取全国计算机等级考试四级数据库工程师证书。