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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX科技是一家专注于金融科技领域的人工智能服务公司，团队规模约XXX人，核心业务是为金融机构提供智能风控与反欺诈解决方案，产品服务于超过XXX家中小银行及消费金融公司，与多家持牌金融机构建立长期合作关系。
工作概述：
1.风险策略制定：依据业务部门的风险偏好与合规要求，设计风险策略框架；基于历史违约数据分析用户行为规律，制定差异化的授信与定价策略；通过AB测试验证策略有效性，将策略迭代周期从X周缩短至Y周，整体坏账率降低XXX基点。
2.模型开发与部署：负责信用评分模型与反欺诈模型的开发；采用逻辑回归、集成学习等算法训练模型，处理样本不平衡问题；将模型通过API服务封装并部署上线，模型从开发到上线的平均时间缩短XXX%。
3.特征工程优化：针对模型效果瓶颈，深入挖掘用户多维度数据构建特征；利用时间窗口统计、交叉组合等方法生成新特征；建立特征库并实现自动化特征计算，提升特征复用以支持快速迭代，模型KS值提升
X.X点。
4.策略调优与分析：监控核心风控指标变化，定位异常波动原因；针对特定高风险客群制定专项防控规则，如地域集中度控制、多头借贷拦截；通过策略组合优化，在保证通过率稳定的前提下，将欺诈损失率降低XXX%。
5.数据分析与报表：搭建风控数据监控报表体系，每日跟踪申请量、通过率、逾期率等核心指标；编写SQL脚本提取数据并进行分析，输出风险洞察报告；将人工报表制作时间从X小时降至Y小时，支持业务决策效率提升。
6.项目协作与支持：参与新产品上线前的风险评估，提供风控策略建议；与数据、研发、产品团队协作，推动风控需求落地；撰写风控模块技术文档与业务规则文档，支持团队知识沉淀。
工作业绩：
1.主导开发并上线X个核心风控模型，模型在测试集上的KS值平均达到
X.XX，AUC值达到
X.XXX。
2.通过策略调优与规则迭代，使公司主打信贷产品的首期逾期率（DPD30+）同比下降XXX个基点，年度减少欺诈损失预估XXX万元。
3.构建包含XXX+个有效特征的特征库，特征自动化计算覆盖率达XXX%，支撑模型迭代效率提升XXX%。
4.完成XXX+份风控数据分析报告，准确预警X次潜在风险事件，保障业务平稳运行。
5.支持X个新产品/新渠道顺利上线，风控模块实现零重大故障。
6.所维护的风控策略系统，日均处理信贷申请XXX万笔，平均响应时间低于X秒。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
公司核心风控系统迭代项目，原有规则引擎应对新型欺诈手法（如秒级盗刷、团伙作案）识别率不足XX%，误杀率偏高导致用户投诉增多；规则维护依赖人工，响应滞后，日均需处理XXX万笔交易实时决策，峰值QPS达X万，系统延迟偶发超过X秒，影响支付体验。
项目职责：
1.负责策略优化：分析历史欺诈案件特征，将专家经验转化为可量化规则；设计并实施无监督学习（如聚类）识别异常交易模式，补充原有规则盲区；通过在线AB测试对比新旧策略效果，确定最优规则组合。
2.主导模型开发：采用梯度提升决策树（GBDT）算法开发实时欺诈评分模型；整合设备指纹、行为序列、关联网络等新型数据源构建模型特征；完成模型训练、评估及性能压测。
3.协调系统对接：与后端研发团队协作，将新规则与模型评分接入实时决策引擎；设计并验证决策流程（规则触发->模型评分->最终决策），确保线上服务稳定。
4.负责效果评估：搭建项目效果监控看板，追踪模型捕获率、误报率及系统性能指标；根据线上反馈持续微调模型阈值与规则参数。
项目业绩：
1.系统上线后，对新型欺诈交易的识别准确率（Recall）从XX%提升至X
X.X%，误报率（False Positive Rate）降低
X.X个百分点。
2.模型评分服务平均响应时间稳定在XX毫秒以内，支撑峰值QPS达到X万，满足业务增长需求。
3.通过策略自动化与模型化，将高风险交易人工复核比例降低XX%，运营人力成本节约约XXX小时/月。
4.项目助力公司核心支付业务欺诈损失率环比下降XX%，客户投诉率下降XXX%。
教育背景
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修机器学习、数据挖掘、概率统计核心课程，参与基于用户行为的信用评分课程设计（使用Python+Sklearn），负责特征构建与模型调优部分，完成模型评估与对比实验报告，熟悉Linux开发环境及SQL、Hive数据库操作。
自我评价
培训经历
完成XXX平台举办的机器学习高级课程认证，系统学习了集成学习、深度学习在风控中的应用。将课程中的特征筛选与模型融合方法应用于实际工作中的信用模型优化，使得模型KS值在原有基础上提升了X.XX，相关实践成果在部门内进行分享并应用于新员工培训材料。
中级风控算法新颖简历模板
425人使用适用人群: #风控算法 #中级[3-5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科技是一家专注于金融科技领域的人工智能服务公司，团队规模约XXX人，核心业务是为金融机构提供智能风控与反欺诈解决方案，产品服务于超过XXX家中小银行及消费金融公司，与多家持牌金融机构建立长期合作关系。
工作概述：
1.风险策略制定：依据业务部门的风险偏好与合规要求，设计风险策略框架；基于历史违约数据分析用户行为规律，制定差异化的授信与定价策略；通过AB测试验证策略有效性，将策略迭代周期从X周缩短至Y周，整体坏账率降低XXX基点。
2.模型开发与部署：负责信用评分模型与反欺诈模型的开发；采用逻辑回归、集成学习等算法训练模型，处理样本不平衡问题；将模型通过API服务封装并部署上线，模型从开发到上线的平均时间缩短XXX%。
3.特征工程优化：针对模型效果瓶颈，深入挖掘用户多维度数据构建特征；利用时间窗口统计、交叉组合等方法生成新特征；建立特征库并实现自动化特征计算，提升特征复用以支持快速迭代，模型KS值提升
X.X点。
4.策略调优与分析：监控核心风控指标变化，定位异常波动原因；针对特定高风险客群制定专项防控规则，如地域集中度控制、多头借贷拦截；通过策略组合优化，在保证通过率稳定的前提下，将欺诈损失率降低XXX%。
5.数据分析与报表：搭建风控数据监控报表体系，每日跟踪申请量、通过率、逾期率等核心指标；编写SQL脚本提取数据并进行分析，输出风险洞察报告；将人工报表制作时间从X小时降至Y小时，支持业务决策效率提升。
6.项目协作与支持：参与新产品上线前的风险评估，提供风控策略建议；与数据、研发、产品团队协作，推动风控需求落地；撰写风控模块技术文档与业务规则文档，支持团队知识沉淀。
工作业绩：
1.主导开发并上线X个核心风控模型，模型在测试集上的KS值平均达到
X.XX，AUC值达到
X.XXX。
2.通过策略调优与规则迭代，使公司主打信贷产品的首期逾期率（DPD30+）同比下降XXX个基点，年度减少欺诈损失预估XXX万元。
3.构建包含XXX+个有效特征的特征库，特征自动化计算覆盖率达XXX%，支撑模型迭代效率提升XXX%。
4.完成XXX+份风控数据分析报告，准确预警X次潜在风险事件，保障业务平稳运行。
5.支持X个新产品/新渠道顺利上线，风控模块实现零重大故障。
6.所维护的风控策略系统，日均处理信贷申请XXX万笔，平均响应时间低于X秒。
[项目经历]
项目名称：实时交易反欺诈系统升级
担任角色：项目负责人
公司核心风控系统迭代项目，原有规则引擎应对新型欺诈手法（如秒级盗刷、团伙作案）识别率不足XX%，误杀率偏高导致用户投诉增多；规则维护依赖人工，响应滞后，日均需处理XXX万笔交易实时决策，峰值QPS达X万，系统延迟偶发超过X秒，影响支付体验。
项目业绩：
1.系统上线后，对新型欺诈交易的识别准确率（Recall）从XX%提升至X
X.X%，误报率（False Positive Rate）降低
X.X个百分点。
2.模型评分服务平均响应时间稳定在XX毫秒以内，支撑峰值QPS达到X万，满足业务增长需求。
3.通过策略自动化与模型化，将高风险交易人工复核比例降低XX%，运营人力成本节约约XXX小时/月。
4.项目助力公司核心支付业务欺诈损失率环比下降XX%，客户投诉率下降XXX%。
[教育背景]
杭州电子科技大学
信息与计算科学 | 本科
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修机器学习、数据挖掘、概率统计核心课程，参与基于用户行为的信用评分课程设计（使用Python+Sklearn），负责特征构建与模型调优部分，完成模型评估与对比实验报告，熟悉Linux开发环境及SQL、Hive数据库操作。