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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服务的公司，团队规模约XXX人，核心业务是为金融机构提供智能风控与精准营销解决方案，产品服务于超过XXX家银行及消费金融公司，与多家区域头部金融机构建立了长期合作关系。
工作概述：
1.模型迭代规划：根据业务目标与模型性能衰减周期制定季度迭代路线图；与风控、产品部门协作定义业务问题与评价标准；规划数据回流与AB测试方案，将模型平均迭代周期缩短XXX%。
2.特征工程开发：针对信贷审批场景，深入业务提取用户行为、征信关联等复杂特征；构建自动化特征生产线，统一特征计算口径与存储；通过特征重要性分析筛选稳定有效特征集，模型KS值提升X个百分点。
3.算法选型调优：负责风控评分卡与机器学习模型的选型与优化；针对样本不均衡问题应用代价敏感学习与集成方法；系统性调整超参数并分析模型学习曲线，在测试集上实现坏账捕获率提升XXX%。
4.模型部署上线：主导模型从开发环境到生产环境的部署流程；设计并实现模型服务API，封装预测逻辑与前后处理；优化模型加载与推理过程，确保服务响应时间稳定在XXX毫秒以内。
5.效果监控分析：建立模型线上监控体系，跟踪预测分布、特征稳定性等核心指标；设置告警规则及时发现模型衰减与数据漂移；定期产出模型性能报告，为业务策略调整提供数据支持，累计贡献有效优化建议XXX条。
6.团队协作指导：负责机器学习小组日常技术指导与代码审查；制定特征工程与模型开发的代码规范；组织内部技术分享解决共性技术难题，帮助团队新人上手周期缩短XXX%。
7.技术方案评审：参与部门内重大项目技术方案评审，评估技术可行性、资源需求与风险；针对实时流处理与联邦学习等技术选型提供决策建议，保障项目技术路线与团队能力匹配。
工作业绩：
1.主导完成风控核心模型X个版本的迭代，模型稳定支撑公司XXX%的信贷审批流量，年化减少坏账损失预估XXX万元。
2.构建并维护包含XXX个有效特征的中央特征库，特征开发效率提升XXX%，显著降低模型对单一数据源的依赖。
3.优化后的反欺诈模型将线上欺诈识别率提升至X
X.X%，误报率降低X个百分点，直接保障了合作金融机构的资产安全。
4.建立的模型监控与快速回滚机制，将线上模型事故平均恢复时间从X小时降低至X小时以内，系统可用性达到X
X.XX%。
5.培养与指导X名中级算法工程师成长为业务模块负责人，团队整体模型交付质量评分提升XXX%。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
公司为应对信贷业务规模增长与监管要求升级而启动的核心风控系统重构项目，原有规则引擎系统策略僵化，无法快速响应市场变化，日均处理XXX万笔申请时，人工审批介入比例高达XX%，平均审批时长超过X分钟，且与外部多头数据源耦合过紧，数据调用延迟与费用成为成本瓶颈。
项目职责：
1.架构设计：负责决策流与机器学习模型服务集成架构设计，采用微服务解耦规则、模型与数据服务，通过流程引擎实现策略的灵活编排与可视化配置。
2.核心开发：主导机器学习模型服务模块开发，实现模型自动部署、版本管理、实时预测与效果监控功能，保障服务高可用与低延迟。
3.性能优化：重构外部数据查询模块，引入本地缓存与异步调用机制，优化数据获取链路，将平均单笔审批的数据等待时间降低XXX%。
4.协同交付：与产品、前端、测试团队紧密协作，明确接口规范，制定数据Mock方案与联调计划，确保各模块按期集成。
项目业绩：
1.新引擎上线后，自动化审批比例从XX%提升至XX%，单笔申请平均处理时间从X分钟降至XX秒，人力审批成本下降XXX%。
2.决策流配置化使业务策略上线周期从X周缩短至X天，快速支持了X个新消费场景的信贷产品上线。
3.系统支持日均XXX万笔的信贷申请峰值处理，服务可用性达X
X.XXX%，全年无重大故障。
4.项目获得公司年度杰出项目奖，并成为向重点客户展示的核心技术案例，助力签订XXX万元级新合同。
教育背景
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修机器学习、数据挖掘与分布式计算核心课程，参与校园在线学习平台的学习行为预测课程项目（使用Python+Sklearn），在团队中负责数据清洗、特征构建与逻辑回归模型实现，项目准确率达到XX%，熟悉Linux开发环境与Git协作流程。
自我评价
培训经历
系统化学习了云上机器学习全流程解决方案，将模型训练与部署的最佳实践应用于公司项目，通过使用SageMaker Pipeline构建自动化训练流水线，将实验管理效率提升XXX%，并利用模型注册与弹性端点部署，降低了线上服务的运维复杂度。
资深机器学习商务简历模板
563人使用适用人群: #机器学习 #资深[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科技是一家专注于金融科技服务的公司，团队规模约XXX人，核心业务是为金融机构提供智能风控与精准营销解决方案，产品服务于超过XXX家银行及消费金融公司，与多家区域头部金融机构建立了长期合作关系。
工作概述：
1.模型迭代规划：根据业务目标与模型性能衰减周期制定季度迭代路线图；与风控、产品部门协作定义业务问题与评价标准；规划数据回流与AB测试方案，将模型平均迭代周期缩短XXX%。
2.特征工程开发：针对信贷审批场景，深入业务提取用户行为、征信关联等复杂特征；构建自动化特征生产线，统一特征计算口径与存储；通过特征重要性分析筛选稳定有效特征集，模型KS值提升X个百分点。
3.算法选型调优：负责风控评分卡与机器学习模型的选型与优化；针对样本不均衡问题应用代价敏感学习与集成方法；系统性调整超参数并分析模型学习曲线，在测试集上实现坏账捕获率提升XXX%。
4.模型部署上线：主导模型从开发环境到生产环境的部署流程；设计并实现模型服务API，封装预测逻辑与前后处理；优化模型加载与推理过程，确保服务响应时间稳定在XXX毫秒以内。
5.效果监控分析：建立模型线上监控体系，跟踪预测分布、特征稳定性等核心指标；设置告警规则及时发现模型衰减与数据漂移；定期产出模型性能报告，为业务策略调整提供数据支持，累计贡献有效优化建议XXX条。
6.团队协作指导：负责机器学习小组日常技术指导与代码审查；制定特征工程与模型开发的代码规范；组织内部技术分享解决共性技术难题，帮助团队新人上手周期缩短XXX%。
7.技术方案评审：参与部门内重大项目技术方案评审，评估技术可行性、资源需求与风险；针对实时流处理与联邦学习等技术选型提供决策建议，保障项目技术路线与团队能力匹配。
工作业绩：
1.主导完成风控核心模型X个版本的迭代，模型稳定支撑公司XXX%的信贷审批流量，年化减少坏账损失预估XXX万元。
2.构建并维护包含XXX个有效特征的中央特征库，特征开发效率提升XXX%，显著降低模型对单一数据源的依赖。
3.优化后的反欺诈模型将线上欺诈识别率提升至X
X.X%，误报率降低X个百分点，直接保障了合作金融机构的资产安全。
4.建立的模型监控与快速回滚机制，将线上模型事故平均恢复时间从X小时降低至X小时以内，系统可用性达到X
X.XX%。
5.培养与指导X名中级算法工程师成长为业务模块负责人，团队整体模型交付质量评分提升XXX%。
[项目经历]
项目名称：智能信贷审批决策引擎
担任角色：项目负责人
公司为应对信贷业务规模增长与监管要求升级而启动的核心风控系统重构项目，原有规则引擎系统策略僵化，无法快速响应市场变化，日均处理XXX万笔申请时，人工审批介入比例高达XX%，平均审批时长超过X分钟，且与外部多头数据源耦合过紧，数据调用延迟与费用成为成本瓶颈。
项目业绩：
1.新引擎上线后，自动化审批比例从XX%提升至XX%，单笔申请平均处理时间从X分钟降至XX秒，人力审批成本下降XXX%。
2.决策流配置化使业务策略上线周期从X周缩短至X天，快速支持了X个新消费场景的信贷产品上线。
3.系统支持日均XXX万笔的信贷申请峰值处理，服务可用性达X
X.XXX%，全年无重大故障。
4.项目获得公司年度杰出项目奖，并成为向重点客户展示的核心技术案例，助力签订XXX万元级新合同。
[教育背景]
杭州电子科技大学
软件工程 | 本科
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修机器学习、数据挖掘与分布式计算核心课程，参与校园在线学习平台的学习行为预测课程项目（使用Python+Sklearn），在团队中负责数据清洗、特征构建与逻辑回归模型实现，项目准确率达到XX%，熟悉Linux开发环境与Git协作流程。