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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX数据智能是专注于为零售和金融行业提供数据挖掘与分析解决方案的科技公司，团队规模约XXX人，核心产品包括用户画像平台和智能风控模型，服务于超过XXX家中小企业，与多家区域银行及连锁零售商建立了合作关系。
工作概述：
1.数据处理：针对客户业务系统产生的多源异构数据质量参差不齐的问题，设计数据质量监控脚本，周期性检查缺失值、异常值与一致性；建立数据清洗流程与标准操作文档，协同数据仓库团队修复问题数据；推动监控规则上线至调度平台，使得核心业务表的数据质量评分提升XXX%，下游建模数据准备时间平均缩短XXX小时。
2.特征工程：为提升风控模型区分度，深入分析业务指标，利用SQL与Python从原始交易日志中提取时序统计、交叉组合等XXX余个特征；运用特征重要性评估与相关性分析进行特征筛选，构建可复用的特征库；通过特征监控报表跟踪特征稳定性，将高波动特征比例控制在XXX%以内，有效特征留存率达XXX%。
3.模型构建：负责信用评分卡与用户流失预警模型的开发，根据业务目标定义标签与评估指标；采用逻辑回归、XGBoost等算法进行实验对比，利用网格搜索与交叉验证调优参数；编写模型训练与验证代码，封装为标准化模块供团队调用，模型在测试集上的AUC达到XXX，KS值稳定在XXX以上。
4.模型部署：将离线验证通过的模型通过Python Flask封装为REST API服务，编写部署脚本与配置文件；协调运维团队完成服务的容器化部署与资源分配，设置健康检查与流量监控；设计模型版本管理机制，支持模型的热更新与快速回滚，将模型从开发到上线的平均周期缩短了XXX天。
5.监控迭代：建立模型线上效果监控体系，每日跟踪模型预测分数分布、重要特征稳定性及业务转化率；设定性能衰减报警阈值，当模型AUC下降超过XXX时触发重训练流程；基于新增数据定期进行模型迭代，累计完成XXX次模型优化更新，确保线上模型性能衰减幅度小于XXX%。
6.分析报告：根据业务方需求，定期输出数据挖掘分析报告，包括模型效果解读、用户群体洞察与业务建议；使用可视化工具制作数据看板，将关键结论图表化；主持报告解读会议，累计为业务部门提供超过XXX份决策支持报告，推动其中XXX条建议落地实施，相关业务指标平均改善XXX%。
工作业绩：
1.独立完成超过XXX个数据挖掘项目的数据处理与特征构建工作，支撑模型开发全流程。
2.主导开发并上线X个核心预测模型，平均AUC超过XXX，直接应用于XXX家客户的业务系统。
3.搭建并维护模型特征库与监控体系，特征复用率提升XXX%，模型性能告警响应时间缩短至XXX分钟内。
4.完成模型服务化部署与迭代流程标准化，团队模型交付效率提升XXX%，线上故障率降低XXX%。
5.输出的数据分析报告推动客户产品策略调整，助力客户平均运营成本降低XXX%，收入提升XXX%。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
为解决某连锁零售客户会员流失率高、人工干预成本大的问题，启动的智能化预警与运营项目。原有基于规则的简单筛选方式准确率不足XX%，召回率低，运营人员需手动从百万级会员中筛选目标，效率低下，且无法预测流失概率与最佳挽回时机。项目需整合线上线下XXX余个数据源，构建精准的流失预测模型并设计自动化触达策略。
项目职责：
1.需求分析与数据准备：协调业务与数据团队，明确流失定义与挽回成本约束；主导数据探查，整合会员交易、浏览、客服交互等多渠道数据，通过ETL流程构建宽表，解决数据口径不一致与缺失问题，保障了建模样本的覆盖度与准确性。
2.模型开发与优化：负责核心流失概率预测模型的开发，进行特征工程，生成XXX维特征；对比多种机器学习算法，最终采用LightGBM并融合时间序列信息，通过过采样与代价敏感学习解决样本不平衡问题，将模型准确率提升至XXX，召回率达到XXX。
3.策略设计与系统集成：基于模型预测分数与用户画像，制定分级挽回策略，并与运营平台打通；开发API接口，提供用户流失风险分与推荐触达渠道，支撑短信、App Push等XXX种自动化触达手段的精准调用。
4.效果评估与迭代：设计A/B测试框架评估策略效果，监控模型线上表现与业务转化漏斗；根据反馈数据每季度迭代模型与策略，将策略响应率从X.X%持续提升至X.X%。
项目业绩：
1.模型上线后，对高流失风险用户的识别准确率从XX%提升至X
X.X%，覆盖了实际流失用户的XX%以上。
2.基于模型的自动化运营策略，使得人工筛选成本降低XXX%，季度内成功挽回潜在流失客户XXX人，预估挽回收入XXX万元。
3.项目成果成为公司标准化解决方案，成功复制应用于X家同类型客户，客户续约率因该项目提升XXX%。
教育背景
GPA X.XX/4.0（专业前XX%），主修数据挖掘、统计学习与算法设计核心课程。熟练使用Python进行数据分析与建模，掌握SQL进行复杂查询。课程项目《机器学习在电商销售预测中的应用》中，负责特征构建与模型调优部分，使用Scikit-learn完成预测模型，在课程评测中排名前X/X。
自我评价
培训经历
2022年获得该认证，将认证中学习的大数据平台架构与数据处理最佳实践应用于公司核心数据挖掘项目。通过优化数据同步任务配置与计算资源分配，将项目初始数据准备阶段的耗时降低了XXX%。同时，将认证知识体系融入团队新人培训，形成标准化的数据接入与处理教程，帮助团队新成员上手效率提升XXX%。
中级数据挖掘柔和简历模板
548人使用适用人群: #数据挖掘 #中级[3-5年]
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[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：数据挖掘
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 | 数据挖掘
2024-09 - 2025-12
XXX数据智能是专注于为零售和金融行业提供数据挖掘与分析解决方案的科技公司，团队规模约XXX人，核心产品包括用户画像平台和智能风控模型，服务于超过XXX家中小企业，与多家区域银行及连锁零售商建立了合作关系。
工作概述：
1.数据处理：针对客户业务系统产生的多源异构数据质量参差不齐的问题，设计数据质量监控脚本，周期性检查缺失值、异常值与一致性；建立数据清洗流程与标准操作文档，协同数据仓库团队修复问题数据；推动监控规则上线至调度平台，使得核心业务表的数据质量评分提升XXX%，下游建模数据准备时间平均缩短XXX小时。
2.特征工程：为提升风控模型区分度，深入分析业务指标，利用SQL与Python从原始交易日志中提取时序统计、交叉组合等XXX余个特征；运用特征重要性评估与相关性分析进行特征筛选，构建可复用的特征库；通过特征监控报表跟踪特征稳定性，将高波动特征比例控制在XXX%以内，有效特征留存率达XXX%。
3.模型构建：负责信用评分卡与用户流失预警模型的开发，根据业务目标定义标签与评估指标；采用逻辑回归、XGBoost等算法进行实验对比，利用网格搜索与交叉验证调优参数；编写模型训练与验证代码，封装为标准化模块供团队调用，模型在测试集上的AUC达到XXX，KS值稳定在XXX以上。
4.模型部署：将离线验证通过的模型通过Python Flask封装为REST API服务，编写部署脚本与配置文件；协调运维团队完成服务的容器化部署与资源分配，设置健康检查与流量监控；设计模型版本管理机制，支持模型的热更新与快速回滚，将模型从开发到上线的平均周期缩短了XXX天。
5.监控迭代：建立模型线上效果监控体系，每日跟踪模型预测分数分布、重要特征稳定性及业务转化率；设定性能衰减报警阈值，当模型AUC下降超过XXX时触发重训练流程；基于新增数据定期进行模型迭代，累计完成XXX次模型优化更新，确保线上模型性能衰减幅度小于XXX%。
6.分析报告：根据业务方需求，定期输出数据挖掘分析报告，包括模型效果解读、用户群体洞察与业务建议；使用可视化工具制作数据看板，将关键结论图表化；主持报告解读会议，累计为业务部门提供超过XXX份决策支持报告，推动其中XXX条建议落地实施，相关业务指标平均改善XXX%。
工作业绩：
1.独立完成超过XXX个数据挖掘项目的数据处理与特征构建工作，支撑模型开发全流程。
2.主导开发并上线X个核心预测模型，平均AUC超过XXX，直接应用于XXX家客户的业务系统。
3.搭建并维护模型特征库与监控体系，特征复用率提升XXX%，模型性能告警响应时间缩短至XXX分钟内。
4.完成模型服务化部署与迭代流程标准化，团队模型交付效率提升XXX%，线上故障率降低XXX%。
5.输出的数据分析报告推动客户产品策略调整，助力客户平均运营成本降低XXX%，收入提升XXX%。
[项目经历]
项目名称：零售客户流失预警与挽回系统
担任角色：项目负责人
为解决某连锁零售客户会员流失率高、人工干预成本大的问题，启动的智能化预警与运营项目。原有基于规则的简单筛选方式准确率不足XX%，召回率低，运营人员需手动从百万级会员中筛选目标，效率低下，且无法预测流失概率与最佳挽回时机。项目需整合线上线下XXX余个数据源，构建精准的流失预测模型并设计自动化触达策略。
项目业绩：
1.模型上线后，对高流失风险用户的识别准确率从XX%提升至X
X.X%，覆盖了实际流失用户的XX%以上。
2.基于模型的自动化运营策略，使得人工筛选成本降低XXX%，季度内成功挽回潜在流失客户XXX人，预估挽回收入XXX万元。
3.项目成果成为公司标准化解决方案，成功复制应用于X家同类型客户，客户续约率因该项目提升XXX%。
[教育背景]
南京理工大学
信息与计算科学 | 本科
GPA X.XX/4.0（专业前XX%），主修数据挖掘、统计学习与算法设计核心课程。熟练使用Python进行数据分析与建模，掌握SQL进行复杂查询。课程项目《机器学习在电商销售预测中的应用》中，负责特征构建与模型调优部分，使用Scikit-learn完成预测模型，在课程评测中排名前X/X。