会员限时优惠
熊帅帅
13800000000
zhangwei@example.com
上海
35
男
数据挖掘总监
在职
上海、北京
50k-60k个人总结
10 + 年数据挖掘领域经验，精通多种算法与工具（Python、R、Spark、Hadoop 等），具备从 0 到 1 搭建数据挖掘体系与团队管理能力。 擅长结合业务场景（电商、金融、互联网内容等）挖掘数据价值，通过量化项目成果（如提升转化率、降低流失率、增加 revenue 等）证明自身实力。 具备良好的跨部门协作与沟通能力，能将技术语言转化为业务语言，推动数据挖掘项目落地与业务增长。
在追求中发现可能，在创造中实现价值
教育经历
上海交通大学
985211
计算机科学与技术
硕士
2008.092011.06
- 系统学习了计算机算法、数据结构、数据库原理等专业课程，成绩优异，GPA 3.8/4.0。
- 参与导师的科研项目，负责数据预处理与分析模块，锻炼了数据处理与挖掘的基础能力。
工作经历
拼多多
电商巨头
数据技术部
数据挖掘高级经理
团队管理算法应用
2018.012023.06
上海
- 组建并带领 15 人数据挖掘团队，主导公司用户画像系统搭建项目。通过收集多源数据（涵盖用户行为、交易、社交等数据，日均数据量超 10TB），运用机器学习算法（如决策树、随机森林等）进行特征工程与模型训练，构建了准确率达 90%的用户分类模型，为精准营销提供数据支持，使营销活动转化率提升 30%。
- 与业务部门紧密协作，针对电商业务场景，挖掘用户购买行为规律。设计关联规则算法，分析商品间的关联关系，优化商品推荐系统。上线后，推荐商品点击率提高 25%，为公司带来额外 revenue 5000 万+/年。
- 推动团队技术升级，引入深度学习框架（TensorFlow、PyTorch），组织内部技术分享与培训（每月 2 次），提升团队整体技术水平，团队成员 80%掌握深度学习基础应用。
字节跳动
互联网大厂
推荐算法部
数据挖掘专家
推荐系统广告算法
2015.072017.12
北京
- 在字节跳动负责短视频推荐系统的数据挖掘工作。处理海量用户观看行为数据（日新增数据 20TB+），运用聚类算法（K-Means、DBSCAN）对用户进行兴趣聚类，优化推荐策略。使推荐视频的用户观看时长增加 20%，用户留存率提升 15%。
- 主导广告点击率预估模型优化项目。整合广告展示、点击、转化等多维度数据，尝试多种模型（LR、GBDT、DNN）融合，通过特征交叉与模型调参，将广告点击率预估准确率从 70%提升至 85%，为公司广告收入增长贡献 10%+。
- 搭建数据挖掘平台，实现数据处理、模型训练、评估的自动化流程。降低模型开发周期 40%，提高团队工作效率，平台服务 5 个以上业务线，覆盖用户规模 5 亿+。
项目经历
用户流失预测与挽留项目
项目负责人
拼多多
2020.032021.03
- 项目背景：公司面临用户流失率上升问题，需精准识别潜在流失用户并制定挽留策略。
- 数据处理：整合用户注册、登录、消费、社交互动等数据（数据量达 500GB+），清洗缺失值、异常值，构建包含 200+特征的数据集。
- 模型构建：运用 XGBoost 算法训练流失预测模型，通过网格搜索调参优化。模型准确率达 88%，召回率 85%。
- 成果应用：基于模型预测结果，对高流失风险用户实施个性化挽留策略（如专属优惠券、个性化内容推荐等），使流失率降低 25%，挽回用户带来 revenue 3000 万+/年。
金融欺诈用户识别模型项目
技术主导
某金融科技公司（合作项目）
2022.052023.03
- 项目背景：为提升金融风控能力，需构建精准的欺诈用户识别模型。
- 数据整合：对接银行、第三方征信等多数据源，收集用户借贷记录、信用评分、设备信息等数据（数据量 100GB+），进行特征衍生（如借贷频率、逾期次数占比等 50+新特征）。
- 模型训练：采用 LightGBM 算法，结合迁移学习（利用已有类似场景模型参数初始化）。在测试集上，AUC 达 0.92，F1-score 0.88。
- 上线效果：模型实时识别欺诈用户，拦截欺诈交易金额 1 亿+/年，误拦率控制在 5%以内，保障金融业务安全。
技能专长
Python 编程
机器学习算法
数据预处理
团队管理
荣誉奖项
2021 年公司优秀项目奖（用户流失预测项目）
2019 年团队最佳 leader 奖
其他信息
专利:
- 拥有一项数据挖掘相关专利：《基于多源数据融合的用户行为分析方法》，已授权。
开源贡献:
- 在 GitHub 上开源数据挖掘工具包（包含常用数据预处理脚本、简易模型训练框架），获得 500+ star。
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