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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX科技是一家专注人工智能行业应用解决方案的公司，团队规模约XXX人，核心业务是为金融与零售行业提供智能决策模型与数据分析服务，产品已服务于超过XXX家中小企业，与多家区域头部客户建立了标杆案例合作。
工作概述：
1.数据清洗：为提升模型训练数据质量，接手原始业务数据后发现大量缺失值与格式不一致问题；通过分析数据分布与业务逻辑，制定统一的缺失值填补规则与格式标准化流程；利用Python编写自动化脚本批量处理数据，对关键字段进行多轮交叉校验；每日监控清洗后数据的质量报告，将数据可用比例从XXX%提升至XXX%，清洗环节平均耗时降低XXX%。
2.特征工程：针对模型预测能力不足的反馈，分析原始特征与目标的相关性；根据业务知识构造如用户行为周期统计、交易金额波动率等XXX个新特征；采用特征重要性评估与相关性分析，筛选出核心特征集合；通过特征组合与变换，将模型在验证集上的效果提升了XXX个百分点，特征维度减少XXX%。
3.模型训练：支持算法工程师进行模型迭代实验，使用Scikit-learn等框架执行训练任务；根据实验计划调整超参数配置，记录每次实验的损失函数与评估指标变化；利用交叉验证方法评估模型稳定性，识别并报告过拟合现象；通过并行化训练与资源调度优化，将单次模型训练的平均时间缩短了XXX%，累计协助完成超过XXX次有效训练实验。
4.结果分析：负责模型离线评估与预测结果分析，定位模型在特定样本集上的预测偏差；统计各类别预测错误的样本，与业务方共同复盘错误案例的业务场景；撰写分析报告，提出针对性的数据标注建议与模型优化方向；推动优化后，模型在线上A/B测试中的关键业务指标提升了XXX%，问题样本发现效率提高XXX%。
工作业绩：
1.累计完成超过XXX万条原始业务数据的清洗与预处理，保障了后续模型训练的稳定数据供应。
2.参与构建并优化了X个核心业务模型的特征体系，主导筛选的特征在线上模型中持续使用。
3.高效支持了XXX次模型训练实验，协助团队将模型迭代周期平均缩短了XXX%。
4.通过细致的预测结果分析，定位了XXX类高频错误场景，推动模型优化后线上投诉率下降XXX%。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
公司为某零售客户部署的销量预测项目，初期模型在促销季节波动剧烈时预测误差高达XXX%，且响应延迟超过X秒，无法满足客户每日定时生成补货决策的需求。原始特征工程依赖人工经验，迭代缓慢，模型在应对新品上架或突发舆情时表现不佳，影响了客户XXX家门店的补货效率。
项目职责：
1.功能开发：负责数据预处理与特征构造pipeline的开发，采用Pandas与NumPy库实现自动化流程，集成时间序列特征与外部天气数据，将特征构造效率提升XXX%。
2.性能优化：分析模型推理延迟瓶颈，通过特征选择降维与模型轻量化，使用集成学习方法替换原有单一模型，将预测响应时间从X秒降至Y秒。
3.技术攻坚：解决新品冷启动预测不准的问题，设计基于相似品类的数据迁移与填充方案，构建专属特征体系，使新品上线首月预测误差降低XXX%。
4.质量保障：建立模型监控与预警机制，定期在离线环境回滚测试模型性能，制定模型效果下降时的回滚与重训SOP，确保线上服务稳定性达到XXX%。
项目业绩：
1.优化后模型在促销季的预测平均绝对误差（MAE）降低XXX%，达到客户合同要求的XXX%以内。
2.模型预测服务响应时间稳定在Y秒以内，支持客户每日XXX次以上的批量预测请求。
3.解决了新品销量预测的盲区问题，新品预测覆盖率达到XXX%，获得客户好评。
4.项目成果助力客户将门店缺货率降低XXX%，推动公司与该客户续约并扩大合作门店范围至XXX家。
教育背景
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修机器学习、统计学习方法、Python数据分析等核心课程，参与基于深度学习的图像分类课程项目（使用PyTorch），在团队中负责数据增强模块与基础CNN模型调优，完成模型训练与评估，熟悉Linux基础命令与Git版本管理，考取Python数据分析专项能力认证。
自我评价
培训经历
系统学习了亚马逊云科技的机器学习服务理论与最佳实践，将云端模型训练与部署的知识应用于课程项目，通过SageMaker平台完成了从数据准备到模型上线的全流程实验，熟悉了自动化机器学习（AutoML）工具的使用，提升了利用云平台进行机器学习项目开发的效率。
在校生机器学习利落简历模板
562人使用适用人群: #机器学习 #在校生[找实习]
[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：机器学习
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 | 机器学习
2024-09 - 2025-12
XXX科技是一家专注人工智能行业应用解决方案的公司，团队规模约XXX人，核心业务是为金融与零售行业提供智能决策模型与数据分析服务，产品已服务于超过XXX家中小企业，与多家区域头部客户建立了标杆案例合作。
工作概述：
1.数据清洗：为提升模型训练数据质量，接手原始业务数据后发现大量缺失值与格式不一致问题；通过分析数据分布与业务逻辑，制定统一的缺失值填补规则与格式标准化流程；利用Python编写自动化脚本批量处理数据，对关键字段进行多轮交叉校验；每日监控清洗后数据的质量报告，将数据可用比例从XXX%提升至XXX%，清洗环节平均耗时降低XXX%。
2.特征工程：针对模型预测能力不足的反馈，分析原始特征与目标的相关性；根据业务知识构造如用户行为周期统计、交易金额波动率等XXX个新特征；采用特征重要性评估与相关性分析，筛选出核心特征集合；通过特征组合与变换，将模型在验证集上的效果提升了XXX个百分点，特征维度减少XXX%。
3.模型训练：支持算法工程师进行模型迭代实验，使用Scikit-learn等框架执行训练任务；根据实验计划调整超参数配置，记录每次实验的损失函数与评估指标变化；利用交叉验证方法评估模型稳定性，识别并报告过拟合现象；通过并行化训练与资源调度优化，将单次模型训练的平均时间缩短了XXX%，累计协助完成超过XXX次有效训练实验。
4.结果分析：负责模型离线评估与预测结果分析，定位模型在特定样本集上的预测偏差；统计各类别预测错误的样本，与业务方共同复盘错误案例的业务场景；撰写分析报告，提出针对性的数据标注建议与模型优化方向；推动优化后，模型在线上A/B测试中的关键业务指标提升了XXX%，问题样本发现效率提高XXX%。
工作业绩：
1.累计完成超过XXX万条原始业务数据的清洗与预处理，保障了后续模型训练的稳定数据供应。
2.参与构建并优化了X个核心业务模型的特征体系，主导筛选的特征在线上模型中持续使用。
3.高效支持了XXX次模型训练实验，协助团队将模型迭代周期平均缩短了XXX%。
4.通过细致的预测结果分析，定位了XXX类高频错误场景，推动模型优化后线上投诉率下降XXX%。
[项目经历]
项目名称：机器学习模型优化
担任角色：项目负责人
公司为某零售客户部署的销量预测项目，初期模型在促销季节波动剧烈时预测误差高达XXX%，且响应延迟超过X秒，无法满足客户每日定时生成补货决策的需求。原始特征工程依赖人工经验，迭代缓慢，模型在应对新品上架或突发舆情时表现不佳，影响了客户XXX家门店的补货效率。
项目业绩：
1.优化后模型在促销季的预测平均绝对误差（MAE）降低XXX%，达到客户合同要求的XXX%以内。
2.模型预测服务响应时间稳定在Y秒以内，支持客户每日XXX次以上的批量预测请求。
3.解决了新品销量预测的盲区问题，新品预测覆盖率达到XXX%，获得客户好评。
4.项目成果助力客户将门店缺货率降低XXX%，推动公司与该客户续约并扩大合作门店范围至XXX家。
[教育背景]
江苏大学
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、统计学习方法、Python数据分析等核心课程，参与基于深度学习的图像分类课程项目（使用PyTorch），在团队中负责数据增强模块与基础CNN模型调优，完成模型训练与评估，熟悉Linux基础命令与Git版本管理，考取Python数据分析专项能力认证。