在[真实学校名称]学习期间，系统掌握了计算机科学与技术的专业知识，包括算法设计、数据结构等核心课程。通过参与学院组织的科研项目，锻炼了独立思考和团队协作能力，为后续从事数据智能产品工作奠定了坚实的理论基础。

• 负责公司数据智能产品的整体规划与战略制定，带领跨部门团队（包括研发、算法、运营等30+人）推进产品从0到1的落地。
• 主导搭建数据智能平台，整合内外部数据资源（日均处理数据量达10TB+），通过机器学习算法优化产品推荐模型，使产品用户留存率提升30%，DAU增长25%。
• 与客户紧密沟通，深入了解行业需求（如金融、零售等领域），成功推动产品在5家头部企业的落地应用，为公司带来每年5000万+的新增营收。

• 参与公司数据中台建设项目，负责数据产品的需求分析与设计（涉及用户行为数据、业务交易数据等多维度数据）。
• 推动数据可视化产品的迭代优化，设计10+种可视化报表模板，使业务部门数据查询效率提升40%。
• 与算法团队合作，基于用户画像数据（覆盖1亿+用户），优化个性化推荐算法，提升推荐点击率20%。

• 该项目旨在为金融客户提供智能风控解决方案。作为产品负责人，我带领团队梳理金融业务流程（涵盖信贷审批、反欺诈等环节），收集分析海量金融数据（包括客户征信、交易流水等数据，总量达500GB+）。
• 基于数据分析结果，设计智能风控模型，引入机器学习算法（如随机森林、XGBoost），实现对风险的精准识别。通过项目实施，客户的信贷审批效率提升50%，欺诈损失率降低40%。

• 针对零售行业客户，打造智能营销产品。我负责产品的整体规划，组织市场调研（走访30+零售企业），明确客户需求（如精准营销、会员管理等）。
• 整合零售企业的用户数据、商品数据、交易数据（构建数据仓库，数据量达800GB+），设计营销活动管理模块、用户画像模块等。通过产品上线，客户的营销活动ROI提升35%，会员复购率提高25%。