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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX科技是一家专注于智能风控与金融科技解决方案的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务是为银行与消费金融公司提供实时反欺诈与信用评估服务，产品服务于超过XXX家金融机构，日均处理信贷申请决策量超XXX万笔。
工作概述：
1.模型调优：针对线上信贷审批模型误判率高的问题，主导模型迭代优化；通过分析bad case数据，定位特征穿越与数据分布偏移问题，引入对抗验证与时间滑窗特征构造方法；使用XGBoost与LightGBM进行多轮实验，确定最优超参组合与特征子集；推动模型全量上线，将模型KS值提升XXX个点，同时将误拒率降低XXX%。
2.特征工程：为提升模型区分度，负责构建与挖掘高价值特征；整合用户多源异构数据，包括交易流水、设备信息与第三方数据，设计时序统计与交叉组合特征；建立特征生产与监控pipeline，确保特征稳定性；通过特征重要性分析与shap值解读，沉淀出XXX个核心特征，使模型AUC稳定提升XXX。
3.算法部署：为解决模型离线训练与线上服务性能gap，主导模型从实验环境到生产环境的部署落地；将Python模型转化为高性能C++服务，并封装为微服务API；设计并实现模型热更新与灰度发布机制，确保模型迭代无缝切换；上线后服务P99延迟低于XXX毫秒，支撑每秒XXX次并发调用。
4.性能监控：为保障模型线上效果稳定性，搭建模型全链路监控体系；在关键节点埋点，实时追踪特征分布、模型分数分布与业务指标波动；设置异常报警规则，针对特征漂移与模型衰减设计自动化应对策略；通过监控提前发现数据源异常X次，将问题平均响应时间从XXX小时缩短至XXX分钟。
5.A/B测试：为科学评估新模型与策略效果，设计并推行A/B测试框架；与业务方确定核心评估指标，合理划分流量桶，确保实验组与对照组可比性；开发自动化实验分析报表，归因模型效果对最终审批通过率与坏账率的影响；主导完成超过XXX次线上实验，推动决策准确率累计提升XXX%。
6.技术方案：为支持公司开拓工业质检新业务，负责从零设计机器学习解决方案；调研产线图像数据特点，对比CNN与Transformer架构优劣，选定以改进的ResNet为主干网络；规划数据标注、模型训练、云端推理与边缘端部署的整体技术架构；编写的技术方案通过评审，为团队后续开发奠定基础，项目周期预估缩短XXX%。
7.团队协作：为提升团队整体产出效率，承担部分技术管理与知识传承工作；主导代码评审，制定模型开发规范与代码模板，减少低级错误；组织内部技术分享，系统讲解特征工程与模型监控最佳实践；指导XXX名初级工程师完成首个上线模型，团队季度任务完成率提升XXX%。
工作业绩：
1.主导完成X个核心风控模型的迭代优化，累计将模型KS指标提升XXX，直接助力公司核心产品年度续约率增长XXX%。
2.构建并维护包含超过XXX个特征的特征库，特征生产pipeline的稳定性达XXX%，支撑模型快速实验。
3.负责的模型服务已稳定运行超过XXX天，无重大故障，服务可用性达XXX%，满足金融级SLA要求。
4.通过建立的监控体系提前预警并处理数据问题XXX次，避免可能的资损估计超XXX万元。
5.设计的A/B测试框架成为公司标准，累计支撑业务决策XXX次，降低策略试错成本XXX%。
6.输出的工业质检技术方案获得客户认可，助力公司成功签约首单，合同金额XXX万元。
7.带领小组按时交付所有季度目标，团队模型开发平均周期缩短XXX%。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
公司为提升金融产品广告投放效率的核心项目，原有基于逻辑回归的点击率预估模型难以捕捉用户复杂兴趣，在千万级日曝光的场景下，模型AUC仅为X，导致广告投放成本偏高，ROI低于行业平均水平约XX%。项目目标是在X个月内，基于深度学习技术重建预估模型，将AUC提升至X以上，并实现毫秒级实时预估，支撑个性化广告策略。
项目职责：
1.负责模型选型与结构设计，主导团队采用深度兴趣网络替代原有逻辑回归模型，针对金融广告场景用户行为稀疏的特点，设计多目标优化框架，同时优化点击率与转化率。
2.协调数据团队，构建覆盖用户画像、历史行为、上下文环境的百亿级特征样本池，设计高效的负采样与特征嵌入方案，解决数据极度不平衡问题。
3.主导模型训练与优化，使用分布式TensorFlow框架在XXX张GPU上进行超参数搜索与多轮迭代，通过注意力机制与序列建模捕捉用户兴趣动态变化。
4.负责高性能推理服务开发，将训练好的TensorFlow模型转换为TensorRT引擎，优化计算图与内存使用，实现单次预估耗时从X毫秒降至X毫秒。
项目业绩：
1.新模型上线后，线上AUC达到XXX，较旧模型提升XXX个点，达到项目预设目标。
2.系统支持日均XXX亿次实时预估请求，服务P99延迟稳定在XXX毫秒以内。
3.模型效果提升直接带动广告投放ROI增长XXX%，季度内为客户节约广告投放成本约XXX万元。
4.项目获得公司年度技术创新奖，相关技术方案沉淀为部门标准，复用于后续两个推荐场景。
教育背景
GPA X.XX/4.0（专业前XX%），主修机器学习、数据挖掘与算法设计核心课程，熟练掌握Python与C++编程。参与基于深度学习的图像分类课程项目，负责数据增强策略设计与ResNet模型调优部分，在公开数据集上达到Top-X%的准确率。熟悉Linux开发环境与Git协作流程。
自我评价
培训经历
系统化学习了机器学习全流程与TensorFlow高级应用。将课程中的结构化问题定义、系统化实验方法与模型解释技术应用于实际风控项目，规范了团队从问题分析到效果评估的工作流，使模型迭代的实验结论可靠性提升，项目复盘效率提高约XXX%。
高级机器学习规整简历模板
346人使用适用人群: #机器学习 #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：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科技是一家专注于智能风控与金融科技解决方案的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务是为银行与消费金融公司提供实时反欺诈与信用评估服务，产品服务于超过XXX家金融机构，日均处理信贷申请决策量超XXX万笔。
工作概述：
1.模型调优：针对线上信贷审批模型误判率高的问题，主导模型迭代优化；通过分析bad case数据，定位特征穿越与数据分布偏移问题，引入对抗验证与时间滑窗特征构造方法；使用XGBoost与LightGBM进行多轮实验，确定最优超参组合与特征子集；推动模型全量上线，将模型KS值提升XXX个点，同时将误拒率降低XXX%。
2.特征工程：为提升模型区分度，负责构建与挖掘高价值特征；整合用户多源异构数据，包括交易流水、设备信息与第三方数据，设计时序统计与交叉组合特征；建立特征生产与监控pipeline，确保特征稳定性；通过特征重要性分析与shap值解读，沉淀出XXX个核心特征，使模型AUC稳定提升XXX。
3.算法部署：为解决模型离线训练与线上服务性能gap，主导模型从实验环境到生产环境的部署落地；将Python模型转化为高性能C++服务，并封装为微服务API；设计并实现模型热更新与灰度发布机制，确保模型迭代无缝切换；上线后服务P99延迟低于XXX毫秒，支撑每秒XXX次并发调用。
4.性能监控：为保障模型线上效果稳定性，搭建模型全链路监控体系；在关键节点埋点，实时追踪特征分布、模型分数分布与业务指标波动；设置异常报警规则，针对特征漂移与模型衰减设计自动化应对策略；通过监控提前发现数据源异常X次，将问题平均响应时间从XXX小时缩短至XXX分钟。
5.A/B测试：为科学评估新模型与策略效果，设计并推行A/B测试框架；与业务方确定核心评估指标，合理划分流量桶，确保实验组与对照组可比性；开发自动化实验分析报表，归因模型效果对最终审批通过率与坏账率的影响；主导完成超过XXX次线上实验，推动决策准确率累计提升XXX%。
6.技术方案：为支持公司开拓工业质检新业务，负责从零设计机器学习解决方案；调研产线图像数据特点，对比CNN与Transformer架构优劣，选定以改进的ResNet为主干网络；规划数据标注、模型训练、云端推理与边缘端部署的整体技术架构；编写的技术方案通过评审，为团队后续开发奠定基础，项目周期预估缩短XXX%。
7.团队协作：为提升团队整体产出效率，承担部分技术管理与知识传承工作；主导代码评审，制定模型开发规范与代码模板，减少低级错误；组织内部技术分享，系统讲解特征工程与模型监控最佳实践；指导XXX名初级工程师完成首个上线模型，团队季度任务完成率提升XXX%。
工作业绩：
1.主导完成X个核心风控模型的迭代优化，累计将模型KS指标提升XXX，直接助力公司核心产品年度续约率增长XXX%。
2.构建并维护包含超过XXX个特征的特征库，特征生产pipeline的稳定性达XXX%，支撑模型快速实验。
3.负责的模型服务已稳定运行超过XXX天，无重大故障，服务可用性达XXX%，满足金融级SLA要求。
4.通过建立的监控体系提前预警并处理数据问题XXX次，避免可能的资损估计超XXX万元。
5.设计的A/B测试框架成为公司标准，累计支撑业务决策XXX次，降低策略试错成本XXX%。
6.输出的工业质检技术方案获得客户认可，助力公司成功签约首单，合同金额XXX万元。
7.带领小组按时交付所有季度目标，团队模型开发平均周期缩短XXX%。
[项目经历]
项目名称：金融机构广告点击率预测系统
担任角色：项目负责人
公司为提升金融产品广告投放效率的核心项目，原有基于逻辑回归的点击率预估模型难以捕捉用户复杂兴趣，在千万级日曝光的场景下，模型AUC仅为X，导致广告投放成本偏高，ROI低于行业平均水平约XX%。项目目标是在X个月内，基于深度学习技术重建预估模型，将AUC提升至X以上，并实现毫秒级实时预估，支撑个性化广告策略。
项目业绩：
1.新模型上线后，线上AUC达到XXX，较旧模型提升XXX个点，达到项目预设目标。
2.系统支持日均XXX亿次实时预估请求，服务P99延迟稳定在XXX毫秒以内。
3.模型效果提升直接带动广告投放ROI增长XXX%，季度内为客户节约广告投放成本约XXX万元。
4.项目获得公司年度技术创新奖，相关技术方案沉淀为部门标准，复用于后续两个推荐场景。
[教育背景]
深圳大学
计算机科学与技术 | 本科
GPA X.XX/4.0（专业前XX%），主修机器学习、数据挖掘与算法设计核心课程，熟练掌握Python与C++编程。参与基于深度学习的图像分类课程项目，负责数据增强策略设计与ResNet模型调优部分，在公开数据集上达到Top-X%的准确率。熟悉Linux开发环境与Git协作流程。