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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX智能是专注金融与电商领域风险智能的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务是为金融机构及互联网平台提供基于AI的实时风控与反欺诈解决方案，产品服务于超过XXX家客户，日均处理风险决策请求过亿次。
工作概述：
1. 策略制定：基于历史违约与欺诈案件，梳理核心风险维度与触发规则；联动业务与数据部门确定风险阈值，构建离线模拟环境测试策略有效性；将优化后的策略包推送给线上决策引擎，每周分析策略拦截效果，迭代关键变量权重，将策略精准度提升XXX%。
2. 特征工程：为解决模型特征时效性不足问题，设计用户行为序列与图关系特征；利用Flink实时计算框架加工跨渠道数据，建立特征生产与监控流水线；定期回溯特征重要性，剔除低效特征，将特征池整体有效性提升XXX%，数据延迟降低至X秒内。
3. 模型开发：负责信用评分与欺诈识别人工智能模型开发，采用集成学习与深度学习算法；基于业务场景划分训练集与验证集，通过超参数调优与对抗样本训练提升模型稳定性；完成模型离线评估与跨时间验证，推动模型通过合规评审，AUC指标达到X
X.X%。
4. 模型部署：将训练完成的模型转化为PMML或ONNX格式，对接工程团队完成服务化封装；设计模型灰度发布与A/B测试方案，监控线上模型性能漂移；建立模型回滚机制，确保风险决策服务SLA达到X
X.XXX%，模型迭代上线周期缩短XXX%。
5. 策略运营：监控风控系统日报与实时预警，分析案件误杀与漏杀原因；针对新型欺诈模式快速制定应急规则，组织跨部门会议同步风险情报；通过优化规则组合与模型分数调权，季度内将误报率降低XXX%，减少客户投诉XXX起。
6. 数据分析：搭建风控数据看板，追踪核心指标如通过率、坏账率、抓全率等；利用统计分析定位风险聚集的渠道与用户画像，产出分析报告指导业务调整；通过数据驱动决策，协助将整体资损率控制在XXX%以下。
7. 技术沉淀：编写模型开发规范与特征生产SOP文档，组织内部技术分享培训团队新人；推动引入特征存储平台与模型监控工具，提升团队协作效率；主导编写的《XXX风控建模实践指南》成为部门标准，获评年度优秀贡献。
工作业绩：
1. 主导构建并迭代X套核心风控策略体系，覆盖信贷审批、交易反欺诈等场景，累计策略规则数超XXX条。
2. 负责开发与维护X个核心AI风控模型，包括申请评分卡、交易欺诈检测模型等，平均AUC保持在X
X.X以上，累计处理风险决策超XXX亿次。
3. 通过策略与模型优化，助力公司核心产品将资损率从
X.X%降低至
X.X%，每年减少损失预估XXX万元。
4. 将模型从开发到上线的平均周期从X周压缩至X周，团队人效提升XXX%。
5. 培养与指导X名中级算法工程师，团队整体产出提升XXX%。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
公司核心风控产品的重要迭代项目，原有基于规则的系统对新型团伙欺诈识别率不足XX%，响应延迟高达X秒，在电商大促期间误拦正常交易导致客诉激增。需引入图计算与实时序列模型，处理日均XXX亿级的交易数据流，要求模型决策耗时在XXX毫秒内，并在不影响正常用户支付体验的前提下，将欺诈识别率提升至XX%以上。
项目职责：
1.方案设计：负责技术方案选型与评审，主导采用Flink进行实时特征计算，集成GraphSAGE图神经网络挖掘团伙关系，使用TensorFlow Serving进行模型在线推理。
2.模型开发：牵头开发实时交易欺诈检测模型，构建用户短期行为序列特征与交易关联网络特征；通过模拟对抗攻击生成样本，提升模型对未知欺诈模式的泛化能力。
3.系统对接：协调数据平台与工程团队，确保特征管道与模型服务无缝接入现有决策引擎；设计并实施流量灰度分流方案，控制新模型上线风险。
4.效果评估：建立完整的线上A/B测试评估体系，监控模型核心指标及业务指标变化，持续迭代优化模型与策略。
项目业绩：
1.系统上线后，对新型团伙欺诈的识别率从XX%提升至X
X.X%，误报率降低XXX%。
2.模型平均决策时间从X秒降至XXX毫秒，支持峰值QPS达到XXX，保障了大促期间零故障运行。
3.项目直接帮助客户将欺诈资损金额降低XXX%，客户满意度评分从
X.X提升至
X.X。
4.该项目获得公司年度技术创新奖，相关技术方案申请了X项专利。
教育背景
GPA X.XX/XX（专业前XX%），主修机器学习、数据挖掘与算法设计核心课程，参与基于深度学习的金融风险预测课程项目，负责特征构建与模型调优部分，使用Python与Sklearn完成项目，达到预测准确率XX%。熟练掌握Spark大数据处理框架及Linux开发环境。
自我评价
培训经历
获得该认证，并将认证涉及的复杂网络分析与时序建模技术应用于实际风控项目。通过构建交易关联图谱识别欺诈团伙，辅助模型将团伙欺诈发现率提升XXX%；设计的用户行为序列模型有效捕捉短时异常，将相关场景的预警准确率提升至XX.X%。相关实践被整理为案例在部门内推广。
高级风控算法干练简历模板
510人使用适用人群: #风控算法 #高级[5-10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智能是专注金融与电商领域风险智能的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务是为金融机构及互联网平台提供基于AI的实时风控与反欺诈解决方案，产品服务于超过XXX家客户，日均处理风险决策请求过亿次。
工作概述：
1. 策略制定：基于历史违约与欺诈案件，梳理核心风险维度与触发规则；联动业务与数据部门确定风险阈值，构建离线模拟环境测试策略有效性；将优化后的策略包推送给线上决策引擎，每周分析策略拦截效果，迭代关键变量权重，将策略精准度提升XXX%。
2. 特征工程：为解决模型特征时效性不足问题，设计用户行为序列与图关系特征；利用Flink实时计算框架加工跨渠道数据，建立特征生产与监控流水线；定期回溯特征重要性，剔除低效特征，将特征池整体有效性提升XXX%，数据延迟降低至X秒内。
3. 模型开发：负责信用评分与欺诈识别人工智能模型开发，采用集成学习与深度学习算法；基于业务场景划分训练集与验证集，通过超参数调优与对抗样本训练提升模型稳定性；完成模型离线评估与跨时间验证，推动模型通过合规评审，AUC指标达到X
X.X%。
4. 模型部署：将训练完成的模型转化为PMML或ONNX格式，对接工程团队完成服务化封装；设计模型灰度发布与A/B测试方案，监控线上模型性能漂移；建立模型回滚机制，确保风险决策服务SLA达到X
X.XXX%，模型迭代上线周期缩短XXX%。
5. 策略运营：监控风控系统日报与实时预警，分析案件误杀与漏杀原因；针对新型欺诈模式快速制定应急规则，组织跨部门会议同步风险情报；通过优化规则组合与模型分数调权，季度内将误报率降低XXX%，减少客户投诉XXX起。
6. 数据分析：搭建风控数据看板，追踪核心指标如通过率、坏账率、抓全率等；利用统计分析定位风险聚集的渠道与用户画像，产出分析报告指导业务调整；通过数据驱动决策，协助将整体资损率控制在XXX%以下。
7. 技术沉淀：编写模型开发规范与特征生产SOP文档，组织内部技术分享培训团队新人；推动引入特征存储平台与模型监控工具，提升团队协作效率；主导编写的《XXX风控建模实践指南》成为部门标准，获评年度优秀贡献。
工作业绩：
1. 主导构建并迭代X套核心风控策略体系，覆盖信贷审批、交易反欺诈等场景，累计策略规则数超XXX条。
2. 负责开发与维护X个核心AI风控模型，包括申请评分卡、交易欺诈检测模型等，平均AUC保持在X
X.X以上，累计处理风险决策超XXX亿次。
3. 通过策略与模型优化，助力公司核心产品将资损率从
X.X%降低至
X.X%，每年减少损失预估XXX万元。
4. 将模型从开发到上线的平均周期从X周压缩至X周，团队人效提升XXX%。
5. 培养与指导X名中级算法工程师，团队整体产出提升XXX%。
[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
公司核心风控产品的重要迭代项目，原有基于规则的系统对新型团伙欺诈识别率不足XX%，响应延迟高达X秒，在电商大促期间误拦正常交易导致客诉激增。需引入图计算与实时序列模型，处理日均XXX亿级的交易数据流，要求模型决策耗时在XXX毫秒内，并在不影响正常用户支付体验的前提下，将欺诈识别率提升至XX%以上。
项目业绩：
1.系统上线后，对新型团伙欺诈的识别率从XX%提升至X
X.X%，误报率降低XXX%。
2.模型平均决策时间从X秒降至XXX毫秒，支持峰值QPS达到XXX，保障了大促期间零故障运行。
3.项目直接帮助客户将欺诈资损金额降低XXX%，客户满意度评分从
X.X提升至
X.X。
4.该项目获得公司年度技术创新奖，相关技术方案申请了X项专利。
[教育背景]
哈尔滨工业大学
计算机科学与技术 | 本科
GPA X.XX/XX（专业前XX%），主修机器学习、数据挖掘与算法设计核心课程，参与基于深度学习的金融风险预测课程项目，负责特征构建与模型调优部分，使用Python与Sklearn完成项目，达到预测准确率XX%。熟练掌握Spark大数据处理框架及Linux开发环境。