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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX科技是专注消费金融领域的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务是为个人用户提供线上信贷服务，产品服务于超过XXX万注册用户，与多家持牌金融机构建立资金与技术合作。
工作概述：
1.数据监控：负责核心风控指标日常监控，搭建并维护关键报表；每日核对三方数据调用量及规则触发情况，发现数据源稳定性问题及时上报，通过脚本优化将报表生成耗时降低XXX%。
2.规则开发：基于历史欺诈案例分析用户特征，协助资深工程师编写并上线反欺诈规则；对规则效果进行回溯分析，调整阈值参数，单条规则上线后拦截可疑申请XXX笔。
3.模型调优：参与信用评分模型的迭代维护，负责监控模型在线上环境的KS值与PSI指标；针对模型区分度下降的客群，协助进行特征分析，提出优化建议，推动模型迭代后KS值稳定在XXX以上。
4.特征工程：根据业务需求从原始数据中加工衍生变量，包括用户行为序列统计与交叉特征；评估特征对模型的贡献度，完成特征稳定性报告，季度内新增有效特征XXX个。
5.策略评估：对新上线的风控策略进行A/B测试，负责实验组与对照组的数据拉取与效果对比；输出评估报告，分析策略对通过率与坏账率的影响，支持策略决策。
6.报表维护：根据业务部门需求，开发并固化常规数据分析报表；优化SQL查询逻辑，将常用报表的查询时间从XXX秒缩短至XXX秒，每周支持业务查询XXX次。
工作业绩：
1.独立监控XXX个核心风控指标，累计发现并上报数据异常XX次，保障系统稳定运行。
2.参与开发与优化反欺诈规则XX条，规则累计拦截高风险申请XXX笔，预估减少欺诈损失XXX万元。
3.协助完成信用评分模型X次迭代调优，模型线上KS值提升
X.X个百分点，模型覆盖率维持在XXX%。
4.加工并交付有效特征XXX个，特征被采纳至线上模型，贡献度提升X%。
5.完成XX次风控策略的A/B测试评估，输出报告XX份，为策略全量上线提供数据依据。
6.维护XXX张业务报表，查询效率平均提升XXX%，日均支持业务决策XX次。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
公司核心信贷产品的风控系统优化项目，原有反欺诈规则集较为陈旧，面对新型欺诈手段识别率不足XX%，日均误拒正常客户约XXX人，导致客户投诉率上升。同时，规则运维依赖人工，新增或调整一条规则的平均周期长达X天，无法快速应对市场变化。项目目标是通过引入机器学习模型与规则引擎优化，提升欺诈识别精准度与策略迭代效率。
项目职责：
1.功能开发：负责规则管理后台部分功能开发，实现规则的可视化配置与一键上线，将规则部署时间从X天缩短至X小时内。
2.模型优化：参与集成学习模型的特征准备与离线评估，通过网格搜索调整模型超参数，在测试集上将模型召回率提升X个百分点。
3.策略部署：协助将优化后的规则集与模型评分接入决策引擎，完成策略流的配置与测试，确保新老策略平稳切换。
4.质量保障：编写模型监控与规则效果回溯的自动化脚本，定时产出监控报表，及时预警效果衰减。
项目业绩：
1.系统上线后，欺诈案件识别率从XX%提升至XX%，误拒率下降X个百分点，季度内减少坏账损失XXX万元。
2.规则迭代效率提升XXX%，策略可灵活应对多种欺诈场景，客户投诉率下降XX%。
3.模型与规则协同发挥作用，覆盖了XXX%的信贷申请，每日处理决策请求XXX万次。
教育背景
GPA X.XX/4.0（专业前XX%），主修数据结构、机器学习、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，在团队中负责数据清洗与特征工程部分，使用Python与Scikit-learn完成模型初步构建，熟悉Linux开发环境与SQL、Python等工具。
自我评价
培训经历
获得该认证后，将系统化的数据分析方法应用于风控特征分析工作，输出标准化特征评估模板，使特征分析报告产出效率提升XXX%，所提特征建议被模型团队采纳率提高XX%。
初级风控算法利落简历模板
455人使用适用人群: #风控算法 #初级[1-3年]
[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：风控算法
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 | 风控算法
2024-09 - 2025-12
XXX科技是专注消费金融领域的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务是为个人用户提供线上信贷服务，产品服务于超过XXX万注册用户，与多家持牌金融机构建立资金与技术合作。
工作概述：
1.数据监控：负责核心风控指标日常监控，搭建并维护关键报表；每日核对三方数据调用量及规则触发情况，发现数据源稳定性问题及时上报，通过脚本优化将报表生成耗时降低XXX%。
2.规则开发：基于历史欺诈案例分析用户特征，协助资深工程师编写并上线反欺诈规则；对规则效果进行回溯分析，调整阈值参数，单条规则上线后拦截可疑申请XXX笔。
3.模型调优：参与信用评分模型的迭代维护，负责监控模型在线上环境的KS值与PSI指标；针对模型区分度下降的客群，协助进行特征分析，提出优化建议，推动模型迭代后KS值稳定在XXX以上。
4.特征工程：根据业务需求从原始数据中加工衍生变量，包括用户行为序列统计与交叉特征；评估特征对模型的贡献度，完成特征稳定性报告，季度内新增有效特征XXX个。
5.策略评估：对新上线的风控策略进行A/B测试，负责实验组与对照组的数据拉取与效果对比；输出评估报告，分析策略对通过率与坏账率的影响，支持策略决策。
6.报表维护：根据业务部门需求，开发并固化常规数据分析报表；优化SQL查询逻辑，将常用报表的查询时间从XXX秒缩短至XXX秒，每周支持业务查询XXX次。
工作业绩：
1.独立监控XXX个核心风控指标，累计发现并上报数据异常XX次，保障系统稳定运行。
2.参与开发与优化反欺诈规则XX条，规则累计拦截高风险申请XXX笔，预估减少欺诈损失XXX万元。
3.协助完成信用评分模型X次迭代调优，模型线上KS值提升
X.X个百分点，模型覆盖率维持在XXX%。
4.加工并交付有效特征XXX个，特征被采纳至线上模型，贡献度提升X%。
5.完成XX次风控策略的A/B测试评估，输出报告XX份，为策略全量上线提供数据依据。
6.维护XXX张业务报表，查询效率平均提升XXX%，日均支持业务决策XX次。
[项目经历]
项目名称：消费信贷反欺诈系统升级
担任角色：项目负责人
公司核心信贷产品的风控系统优化项目，原有反欺诈规则集较为陈旧，面对新型欺诈手段识别率不足XX%，日均误拒正常客户约XXX人，导致客户投诉率上升。同时，规则运维依赖人工，新增或调整一条规则的平均周期长达X天，无法快速应对市场变化。项目目标是通过引入机器学习模型与规则引擎优化，提升欺诈识别精准度与策略迭代效率。
项目业绩：
1.系统上线后，欺诈案件识别率从XX%提升至XX%，误拒率下降X个百分点，季度内减少坏账损失XXX万元。
2.规则迭代效率提升XXX%，策略可灵活应对多种欺诈场景，客户投诉率下降XX%。
3.模型与规则协同发挥作用，覆盖了XXX%的信贷申请，每日处理决策请求XXX万次。
[教育背景]
河北大学
计算机科学与技术 | 本科
GPA X.XX/4.0（专业前XX%），主修数据结构、机器学习、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，在团队中负责数据清洗与特征工程部分，使用Python与Scikit-learn完成模型初步构建，熟悉Linux开发环境与SQL、Python等工具。