• 负责公司用户行为数据的挖掘与分析，通过构建用户画像，为精准营销提供数据支持。 • 优化推荐算法模型，基于用户历史行为和兴趣偏好，实现个性化内容推荐，使推荐点击率提升30%。 • 参与数据仓库的建设与维护，优化数据存储和查询性能，减少数据处理时间20%。 • 与业务团队紧密合作，理解业务需求，提供数据驱动的解决方案，助力业务增长。

• 主导公司大数据平台的架构设计与优化，支持海量数据的实时处理与分析。 • 带领团队开展机器学习项目，利用深度学习算法进行图像识别和自然语言处理，在图像分类任务中准确率达到95%。 • 建立数据质量监控体系，确保数据的准确性和完整性，降低数据错误率至0.1%以下。 • 与高校和科研机构合作，引入前沿技术，提升团队技术水平和创新能力。

• 项目背景：为提升电商平台用户购物体验，基于用户浏览、购买等行为数据，构建智能推荐系统。 • 项目职责：负责数据清洗与预处理，处理亿级用户行为数据；构建协同过滤和深度学习融合的推荐算法模型；优化模型性能，通过A/B测试不断调整参数。 • 项目成果：推荐系统上线后，商品点击转化率提升25%，用户平均停留时间增加15%，为平台带来显著的业务增长。

• 项目背景：针对金融风控领域，利用大数据挖掘技术识别欺诈交易行为。 • 项目职责：收集和整合多源数据，包括交易记录、用户信息等；设计特征工程，提取有效的欺诈识别特征；构建机器学习分类模型（如随机森林、XGBoost）进行训练和评估。 • 项目成果：模型在测试集上的准确率达到98%，召回率达到95%，有效降低了金融机构的欺诈损失，提升了风控能力。