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熊帅帅
13800000000
zhangwei@example.com
上海
30
男
风控算法开发工程师
在职
上海、北京
30k-50k教育经历
上海交通大学 - 硕士985
2015.092018.06
计算机科学与技术
- 系统学习了机器学习、深度学习等相关课程，GPA 3.8（专业前 10%）。
- 参与导师的科研项目，负责数据预处理与模型优化部分，发表学术论文 1 篇。
工作经历
某知名互联网金融公司 - 风控算法部互联网金融
2018.072021.06
风控算法工程师风控算法机器学习
上海
- 负责搭建基于机器学习的反欺诈模型，通过对海量交易数据的分析，识别出欺诈行为模式，模型准确率提升至 95%，误报率降低 20%。
- 与业务团队紧密合作，根据业务需求不断优化模型策略，上线新的风控规则 10+ 条，有效拦截高风险交易 5000+ 笔/月。
- 参与公司风控平台的架构设计与开发，负责算法模块的代码实现与性能优化，使模型在线推理速度提升 30%。
某头部互联网公司 - 风控技术部技术驱动
2021.072023.06
高级风控算法工程师深度学习特征工程
北京
- 主导开发了基于深度学习的信用评分模型，利用 LSTM 网络挖掘用户行为序列特征，模型 AUC 达到 0.88，较传统模型提升 15%。
- 带领团队构建了风控特征工程体系，从数据清洗、特征提取到特征筛选全流程优化，减少特征维度 50%，同时保持模型性能稳定。
- 与外部数据供应商合作，引入多源数据（如运营商数据、社交数据等），丰富风控数据源，新增数据特征 200+，使风控模型覆盖人群扩大 30%。
项目经历
电商平台刷单行为识别模型开发 - 算法负责人
2022.012022.12
某头部互联网公司
- 项目背景：针对电商平台日益增长的恶意刷单行为，需构建精准的刷单识别模型。
- 项目过程：收集平台历史交易数据、用户行为数据等，清洗并标注数据；尝试多种机器学习算法（如 XGBoost、LightGBM），调参优化；引入图神经网络（GNN），挖掘用户交易关系网络特征。
- 项目成果：模型召回率达到 90%，准确率 85%，上线后每月拦截刷单行为 10000+ 次，为平台挽回经济损失 500 万元/月。
金融信贷实时风控决策系统开发 - 算法核心成员
2019.032019.12
某知名互联网金融公司
- 项目背景：为提升金融信贷业务风控效率，开发实时风控决策系统。
- 项目过程：设计实时数据流处理架构，采用 Flink 进行实时数据处理；构建实时风控模型（如基于规则引擎 + 实时模型打分），对接多方数据源（征信数据、消费数据等）；进行系统压力测试与优化。
- 项目成果：系统响应时间小于 100ms，支持每秒 1000+ 笔交易的实时风控决策，风控审批效率提升 40%，逾期率降低 1.5 个百分点。
个人总结
8 年风控算法开发经验，精通机器学习、深度学习算法，在反欺诈、信用评分等领域有丰富实战经验。 具备带领团队完成复杂项目的能力，主导开发的多个模型为公司创造显著价值（如提升模型准确率、降低逾期率等）。 熟悉互联网行业风控业务流程，能快速理解业务需求并转化为技术方案，沟通协作能力强。
技能专长
Python
机器学习算法（如 XGBoost、LightGBM）
深度学习框架（TensorFlow、PyTorch）
SQL
荣誉奖项
2022 年度公司优秀员工
2020 年机器学习算法竞赛三等奖
其他信息
开源项目贡献:
- 参与 GitHub 上某风控算法开源项目，提交代码 1000+ 行，优化了模型训练速度与内存占用。
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