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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX智能是一家专注于为传统行业提供AI解决方案的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务是通过机器学习模型帮助客户进行销售预测、库存优化和用户分析，产品已服务于零售、物流等领域的超过XXX家企业客户。
工作概述：
1.数据处理：负责销售预测模型所需的历史订单数据清洗与特征工程，根据业务需求制定数据清洗规则，处理缺失值与异常值，使用Pandas进行特征构建与筛选，将数据可用性提升XXX%，为后续模型训练提供稳定输入。
2.模型开发：参与用户画像分类模型的开发，基于清洗后的行为数据，使用Scikit-learn库中的随机森林与XGBoost算法进行训练与调参，通过交叉验证评估模型性能，完成初步的模型原型交付，支持业务部门进行用户分层运营。
3.模型优化：针对客户流失预警模型AUC指标偏低的问题，分析特征重要性并引入新的时序行为特征，调整模型超参数并进行多轮迭代实验，最终将模型在测试集上的AUC值从XXX提升至XXX。
4.模型部署：协助工程师完成模型从开发环境到生产环境的部署，将训练好的模型文件封装为API接口，编写接口调用说明文档，并参与部署后的第一轮功能测试，确保服务正常启动。
5.效果监控：建立线上模型的日常监控看板，跟踪模型预测准确率、响应时间等核心指标，当发现指标波动超过阈值时及时记录并同步给算法工程师，辅助定位问题原因，保障模型服务的稳定性。
6.技术支持：响应业务同事关于模型使用的日常咨询，解释模型预测结果的含义，收集一线反馈中关于模型效果的优化建议，整理成需求文档，为后续模型迭代提供输入。
工作业绩：
1.累计处理与分析超过XXXGB的业务数据，构建并维护了X个核心数据特征集。
2.独立完成X个机器学习模型的开发与初步优化工作，模型平均准确率均达到业务要求的XXX%基准线。
3.参与优化X个线上模型，关键指标平均提升XXX%，支持了X个重要客户的合同续约。
4.协助完成X个模型的部署上线工作，上线后服务可用性保持在XXX%以上。
5.通过日常监控与问题记录，帮助团队将模型线上问题平均发现时间缩短了XXX%。
6.收集并整理了XXX条有效的业务反馈，其中XX条被采纳并列入后续开发计划。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
公司电商业务的核心优化项目，原有基于规则的推荐策略已无法满足用户个性化需求，导致平台整体点击率停滞不前。项目目标是构建一个实时点击率预估模型，用于提升首页商品推荐的精准度，项目服务于日均活跃用户超XXX万的平台，涉及处理海量用户实时行为日志与商品特征数据。
项目职责：
1.特征工程：负责用户侧与商品侧的特征抽取与组合，从用户历史点击序列和商品属性中挖掘有效信息，使用特征交叉方法构建高阶特征，并将特征处理流程封装为可复用的Pipeline。
2.模型训练：使用TensorFlow框架搭建深度神经网络模型，对比wide&deep模型与DeepFM模型的效果，利用离线大数据集进行模型训练与评估。
3.性能调优：分析模型训练过程中的损失曲线与评估指标，通过调整网络层数、激活函数以及优化器参数来提升模型性能，解决训练初期的梯度消失问题。
4.离线评估：设计并执行离线A/B测试，将新模型与旧规则系统在历史数据上进行对比，统计点击率、转化率等核心指标提升幅度，输出详细的评估报告。
项目业绩：
1.成功交付点击率预估模型，在离线测试集上AUC指标达到XXX，相比旧规则策略提升XXX。
2.模型上线灰度测试期间，实验组用户对推荐商品的点击率提升XXX%，人均停留时长增加XXX秒。
3.项目完成后，推荐系统的核心算法模块迭代效率提升XXX%，为后续模型快速实验奠定了基础。
教育背景
GPA X.XX/ X.X（专业前XX%），主修机器学习、数据挖掘、统计学等核心课程。参与课程设计“基于协同过滤的电影推荐系统”，负责数据预处理与相似度计算模块的实现，使用Python完成项目。熟练掌握Python编程及Pandas、Scikit-learn等数据分析与机器学习库，了解Linux基础操作与Git版本管理工具。
自我评价
培训经历
系统学习了云端机器学习平台的全流程开发与应用。将认证所学的模型一站式开发方法论应用于实际工作，在点击率预估项目中，利用平台的自动化特征工程与模型托管功能，将模型从开发到部署的周期缩短了约XXX%。
初级机器学习实用简历模板
250人使用适用人群: #机器学习 #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：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智能是一家专注于为传统行业提供AI解决方案的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务是通过机器学习模型帮助客户进行销售预测、库存优化和用户分析，产品已服务于零售、物流等领域的超过XXX家企业客户。
工作概述：
1.数据处理：负责销售预测模型所需的历史订单数据清洗与特征工程，根据业务需求制定数据清洗规则，处理缺失值与异常值，使用Pandas进行特征构建与筛选，将数据可用性提升XXX%，为后续模型训练提供稳定输入。
2.模型开发：参与用户画像分类模型的开发，基于清洗后的行为数据，使用Scikit-learn库中的随机森林与XGBoost算法进行训练与调参，通过交叉验证评估模型性能，完成初步的模型原型交付，支持业务部门进行用户分层运营。
3.模型优化：针对客户流失预警模型AUC指标偏低的问题，分析特征重要性并引入新的时序行为特征，调整模型超参数并进行多轮迭代实验，最终将模型在测试集上的AUC值从XXX提升至XXX。
4.模型部署：协助工程师完成模型从开发环境到生产环境的部署，将训练好的模型文件封装为API接口，编写接口调用说明文档，并参与部署后的第一轮功能测试，确保服务正常启动。
5.效果监控：建立线上模型的日常监控看板，跟踪模型预测准确率、响应时间等核心指标，当发现指标波动超过阈值时及时记录并同步给算法工程师，辅助定位问题原因，保障模型服务的稳定性。
6.技术支持：响应业务同事关于模型使用的日常咨询，解释模型预测结果的含义，收集一线反馈中关于模型效果的优化建议，整理成需求文档，为后续模型迭代提供输入。
工作业绩：
1.累计处理与分析超过XXXGB的业务数据，构建并维护了X个核心数据特征集。
2.独立完成X个机器学习模型的开发与初步优化工作，模型平均准确率均达到业务要求的XXX%基准线。
3.参与优化X个线上模型，关键指标平均提升XXX%，支持了X个重要客户的合同续约。
4.协助完成X个模型的部署上线工作，上线后服务可用性保持在XXX%以上。
5.通过日常监控与问题记录，帮助团队将模型线上问题平均发现时间缩短了XXX%。
6.收集并整理了XXX条有效的业务反馈，其中XX条被采纳并列入后续开发计划。
[项目经历]
项目名称：电商平台点击率预估模型
担任角色：项目负责人
公司电商业务的核心优化项目，原有基于规则的推荐策略已无法满足用户个性化需求，导致平台整体点击率停滞不前。项目目标是构建一个实时点击率预估模型，用于提升首页商品推荐的精准度，项目服务于日均活跃用户超XXX万的平台，涉及处理海量用户实时行为日志与商品特征数据。
项目业绩：
1.成功交付点击率预估模型，在离线测试集上AUC指标达到XXX，相比旧规则策略提升XXX。
2.模型上线灰度测试期间，实验组用户对推荐商品的点击率提升XXX%，人均停留时长增加XXX秒。
3.项目完成后，推荐系统的核心算法模块迭代效率提升XXX%，为后续模型快速实验奠定了基础。
[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%），主修机器学习、数据挖掘、统计学等核心课程。参与课程设计“基于协同过滤的电影推荐系统”，负责数据预处理与相似度计算模块的实现，使用Python完成项目。熟练掌握Python编程及Pandas、Scikit-learn等数据分析与机器学习库，了解Linux基础操作与Git版本管理工具。