• 负责公司用户行为数据的挖掘分析，构建用户画像体系，通过对千万级用户数据的分析，将用户分类准确率提升至 85%以上 • 优化推荐算法模型，利用协同过滤、深度学习等算法，使推荐系统的点击率提高 20%，每日为公司带来 10 万+的新增流量 • 参与数据仓库的建设和维护，设计星型模型，优化查询性能，将报表生成时间从 30 分钟缩短至 5 分钟 • 与业务团队紧密合作，根据业务需求，开发个性化营销活动的数据支持方案，使活动转化率提升 15% • 带领 3 人团队完成多个数据挖掘项目，定期进行技术分享和团队培训，提升团队整体技术水平

• 主导公司核心产品的智能风控系统的数据挖掘模块，运用机器学习算法（如随机森林、XGBoost 等）构建欺诈检测模型，将欺诈识别准确率提高到 99%，每年为公司减少损失数千万元 • 负责海量交易数据的分析和建模，通过特征工程和模型优化，使风险评估模型的 AUC 值从 0.75 提升至 0.92 • 搭建实时数据挖掘平台，基于 Flink 实现数据的实时处理和分析，将风险预警延迟从分钟级降低到秒级 • 与产品、风控等部门深度协作，根据业务规则和数据挖掘结果，制定动态风险策略，优化业务流程 • 培养 2 名初级数据挖掘工程师，指导其完成项目实践和技术成长，团队产出的模型和方案多次获得公司创新奖

• 项目背景：某电商平台为提升用户复购率，需要对用户购买行为进行深入分析 • 数据处理：清洗和整合平台上的用户基本信息、历史购买记录、浏览行为等多源数据，共处理数据量达 50TB • 模型构建：运用 RFM 模型对用户进行价值分层，结合深度学习算法（LSTM）预测用户购买周期和品类偏好，构建用户复购预测模型 • 成果：模型在测试集上的准确率达到 80%，基于模型结果制定的精准营销活动，使目标用户复购率提升 30%，活动 ROI 达到 1:5 • 技术难点：处理高维度稀疏数据，通过特征选择和降维技术（如 PCA）提高模型训练效率

• 项目背景：某金融机构为优化信贷审批流程，降低违约风险，需要构建智能信贷评分模型 • 数据采集：从内部信贷系统和外部征信机构获取客户的信用记录、收入情况、资产负债等数据，涵盖 100 万+客户样本 • 特征工程：通过数据探索性分析（EDA）发现有效特征，运用 GBDT 算法进行特征筛选，构建包含 50 个核心特征的特征集 • 模型训练：对比逻辑回归、SVM、LightGBM 等多种算法，最终选择 LightGBM 模型，通过交叉验证和参数调优，使模型在验证集上的 AUC 值达到 0.95 • 部署应用：将模型部署到生产环境，实现信贷审批的自动化，审批效率提升 60%，违约率降低 20% • 技术创新：引入迁移学习思想，利用预训练模型初始化模型参数，加快模型收敛速度