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熊帅帅
13800000000
zhangwei@example.com
上海
32
男
风控模型专家
在职
上海
30k-50k教育经历
复旦大学
211
数学与应用数学
硕士
2013.092016.06
在校期间，系统学习了概率论、数理统计、数据挖掘等专业课程，GPA 3.8（专业前 5%）。参与导师的数据分析项目，负责数据清洗与初步建模工作，锻炼了数据处理与逻辑思维能力。
工作经历
字节跳动 - 风控部创新能力强
2019.032023.06
风控模型专家机器学习策略优化
上海
- 主导搭建了基于机器学习的信贷风控模型体系，涵盖申请评分卡、行为评分卡等。通过特征工程优化，使模型 AUC 提升至 0.85 以上，显著提高了风险识别能力。
- 带领团队对历史风控数据进行深度挖掘，构建了包含 200 + 维度的风控特征库，为模型迭代提供有力支持。
- 与业务部门紧密协作，根据市场变化和业务需求，定期优化风控策略，使坏账率降低 15%。
京东科技 - 风控算法部数据驱动
2016.072019.02
风控算法工程师深度学习模型监控
北京
- 参与开发反欺诈实时风控系统，运用深度学习算法（如 LSTM）对交易行为序列进行建模，识别欺诈交易的准确率达到 99%以上。
- 负责风控模型的日常监控与维护，建立了完善的模型监控指标体系（包括 KS、PSI 等），及时发现并处理模型漂移问题。
- 与数据团队合作，优化数据采集与传输流程，使风控数据延迟降低 50%，提升了风控决策的时效性。
项目经历
新型信用评分模型开发 - 核心成员
2020.052021.08
字节跳动
- 项目背景：随着互联网金融业务快速发展，传统风控模型难以有效应对复杂多变的风险。
- 项目内容：作为核心成员，负责基于 XGBoost 算法构建新型信用评分模型。通过对海量用户数据（包括消费记录、社交数据等）的分析，筛选出 50 + 关键特征，运用交叉验证等方法优化模型参数。
- 项目成果：模型上线后，在验证集上的 AUC 达到 0.88，使优质客户通过率提高 20%，同时将高风险客户误判率降低 10%。
团伙欺诈识别模型构建 - 项目主导
2017.102018.12
京东科技
- 项目背景：为应对日益猖獗的团伙欺诈行为，需建立精准的团伙欺诈识别模型。
- 项目内容：主导设计基于图神经网络（GNN）的团伙欺诈识别方案。构建用户关系图，提取图结构特征（如节点度数、社区划分等），结合节点属性特征进行建模。
- 项目成果：模型在实际业务中成功识别出多个欺诈团伙，使团伙欺诈损失降低 30%，相关技术方案在业内技术研讨会上分享。
个人总结
具备 [X] 年风控模型开发经验，精通机器学习（如 XGBoost、深度学习）与数据挖掘技术。主导过多个核心风控模型项目，拥有丰富的特征工程、模型优化与策略制定经验。擅长跨团队协作，能根据业务需求快速调整风控方案，实现风险与收益的平衡。具备较强的数据分析与问题解决能力，注重技术创新与业务价值转化。
技能专长
Python
SQL
XGBoost
深度学习（TensorFlow/PyTorch）
风控策略制定
荣誉奖项
公司年度技术创新奖
风控建模竞赛三等奖
其他信息
专利:
拥有一项关于‘基于机器学习的信用风险评估方法’的发明专利（专利号：[具体专利号]）
开源贡献:
在 GitHub 上开源了风控特征工程工具包，获得 [X] 个 star，为业内同行提供了便利。
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