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熊帅帅
13800000000
zhangwei@example.com
上海
28
男
Python数据挖掘开发工程师
在职
上海
20k-30k教育经历
上海大学
211工程
计算机科学与技术
本科
2015.092019.06
- 系统学习了计算机原理、数据结构与算法、数据库等专业课程，为数据挖掘工作奠定扎实理论基础。
- 在校期间参与多项计算机相关课程设计，锻炼了代码编写和问题解决能力。
工作经历
上海某互联网科技有限公司
互联网
数据研发部
Python数据挖掘工程师
数据挖掘Python开发
2019.072022.06
上海
- 负责公司用户行为数据的挖掘分析，通过Python编写脚本，从海量日志数据中提取关键信息，构建用户画像标签体系，覆盖用户活跃度、消费偏好等50+标签，使营销精准度提升30%。
- 参与电商商品推荐系统优化，运用协同过滤算法、深度学习模型（如DeepFM），基于Python实现模型训练与部署，推荐点击率提高20%，每日为公司带来额外50万+销售额。
- 搭建数据挖掘平台，集成数据清洗、特征工程、模型训练等模块，实现数据处理流程自动化，减少人工干预时间50%，提高团队整体工作效率。
上海某金融科技公司
风控
风控数据部
高级Python数据挖掘工程师
金融风控高级数据挖掘
2022.072024.06
上海
- 主导金融风控领域数据挖掘项目，利用Python进行机器学习模型开发（如XGBoost、LightGBM），对客户信用风险进行评估，模型准确率达到92%，为公司减少坏账损失1000万+/年。
- 带领团队优化数据仓库架构，基于Python编写ETL脚本，实现数据实时同步与清洗，使数据延迟从小时级降低到分钟级，支撑实时风控决策。
- 与业务部门紧密合作，根据业务需求定制化数据挖掘方案，如针对高风险客户群体的精准预警模型，成功预警并拦截风险交易5000+笔，挽回潜在损失800万+。
项目经历
短视频平台用户流失预测项目
数据挖掘工程师
上海某互联网科技有限公司
2020.012020.06
- 项目背景：为提升短视频平台用户留存率，开展用户流失预测项目。
- 技术实现：使用Python的Scikit-learn库，基于用户观看行为、互动数据等100+维度特征，构建逻辑回归、随机森林等多个模型进行对比。通过特征工程（如特征选择、归一化）优化模型性能，最终随机森林模型准确率达到85%，召回率80%。
- 项目成果：根据预测结果制定用户召回策略，对高流失风险用户进行个性化内容推送和活动激励，使平台用户留存率提升15%，月均活跃用户增加100万+。
物流配送路径优化项目
数据挖掘工程师
上海某物流科技公司
2021.032021.09
- 项目背景：助力物流企业优化配送路径，降低成本。
- 技术实现：运用Python的Geopy库处理地理坐标数据，结合Dijkstra算法、遗传算法等，构建配送路径优化模型。对历史订单数据（包含20万+订单）进行分析，提取订单地点、时间窗等关键信息，进行模型训练与调优。
- 项目成果：模型上线后，平均配送路径缩短20%，车辆空载率降低15%，每年为企业节省物流成本500万+。
个人总结
6年Python数据挖掘开发经验，精通数据挖掘全流程（数据清洗、特征工程、模型训练与部署），熟悉多种机器学习和深度学习算法。 具备丰富项目实战经验，在电商、金融、物流等多领域成功落地数据挖掘项目，实现业务指标显著提升。 良好的团队协作与沟通能力，能带领团队完成复杂项目，同时与业务部门高效对接，将数据价值转化为业务成果。
技能专长
Python编程
数据挖掘算法（如XGBoost、LightGBM）
机器学习框架（Scikit-learn、TensorFlow）
数据库（MySQL、Hive）
荣誉奖项
公司年度优秀员工（2023年）
数据挖掘竞赛三等奖（2022年）
其他信息
开源贡献:
- 在GitHub上开源了Python数据挖掘工具包（包含常用数据清洗函数、特征工程模板等），获得500+星标，帮助100+开发者提升数据挖掘效率。
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