在研究生期间，系统学习了数据结构、算法设计、机器学习等专业课程，GPA 3.8（满分4.0）。参与了导师的科研项目，负责数据预处理和特征工程部分，为项目提供了高质量的数据支持。通过阅读大量国内外学术论文，掌握了前沿的数据挖掘算法和技术，培养了较强的科研能力和创新思维。

• 负责公司核心业务的数据挖掘算法开发，优化推荐系统算法，使推荐点击率提升了20%。
• 带领团队进行用户行为分析，构建用户画像，为精准营销提供数据支持，营销转化率提高15%。
• 参与公司大数据平台建设，优化数据处理流程，使数据处理效率提升30%。
• 与产品团队紧密合作，根据业务需求设计算法方案，推动产品迭代升级。

• 主导公司风控算法体系建设，构建反欺诈模型，使欺诈识别准确率达到95%以上，每年为公司挽回损失数千万元。
• 优化搜索算法，提高搜索结果的相关性和准确性，搜索满意度提升18%。
• 负责算法团队的技术培训和人才培养，带领团队完成多个重要项目，团队成员技术能力显著提升。
• 跟踪行业前沿技术，引入新的算法和模型，推动公司算法技术的创新和发展。

• 项目背景：某电商平台用户增长乏力，需要通过个性化推荐提升用户活跃度和购买转化率。
• 项目内容：负责推荐算法的设计与开发，采用协同过滤、深度学习等算法，构建用户-商品推荐模型。对用户行为数据进行深入分析，提取有效特征，优化模型训练过程。
• 项目成果：推荐系统上线后，用户日均使用时长增加25%，购买转化率提升12%，为平台带来了显著的业务增长。

• 项目背景：金融机构面临日益复杂的欺诈风险，需要构建高效的反欺诈模型。
• 项目内容：收集和整理海量金融交易数据，进行数据清洗和特征工程。运用机器学习算法（如随机森林、XGBoost）构建反欺诈模型，通过交叉验证和模型评估不断优化模型性能。
• 项目成果：反欺诈模型在实际应用中，成功识别出90%以上的欺诈交易，有效降低了金融机构的损失，提高了金融业务的安全性。