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熊帅帅
13800000000
zhangwei@example.com
北京
30
男
风控算法工程师
在职
北京
25k-35k教育经历
北京大学
211
计算机科学与技术
硕士
2015.092018.06
- 系统学习了计算机科学与技术专业的核心课程，包括算法设计与分析、数据结构、机器学习等，为后续从事风控算法工作奠定了扎实的理论基础。- 参与了多个科研项目，锻炼了独立思考和解决问题的能力，培养了严谨的科研态度。
工作经历
字节跳动
互联网大厂
风控算法部
风控算法工程师
策略定制技术创新
2018.072021.12
北京
- 负责搭建和优化公司的风控模型，通过对大量历史数据的分析，挖掘潜在风险特征，将模型准确率提升了 20%，有效降低了公司的坏账率。- 与业务团队紧密合作，根据不同业务场景定制化风控策略，如针对消费金融业务，设计了基于用户行为数据的反欺诈模型，使欺诈识别率提高到 95%。- 持续跟踪行业前沿技术，引入深度学习算法（如 LSTM）到风控体系中，优化了信用评分模型，提升了评分的稳定性和准确性。
京东科技
创新引领
智能风控部
资深风控算法工程师
架构设计团队管理
2022.012024.06
北京
- 主导公司新一代风控系统的算法架构设计，带领团队完成从数据采集、特征工程到模型训练与部署的全流程工作，系统上线后处理效率提升 30%。- 建立了多维度的风险评估体系，整合了用户信用数据、设备信息、社交关系等数据，通过 XGBoost 等算法构建综合风险评估模型，模型 AUC 值达到 0.92。- 负责团队技术培训和人才培养，组织内部技术分享会，提升团队整体技术水平，培养出 3 名优秀的初级算法工程师。
项目经历
金融信贷反欺诈模型构建 - 算法负责人
2019.032020.06
字节跳动
- 项目背景：针对金融信贷业务中日益复杂的欺诈手段，需要构建更精准的反欺诈模型。- 项目内容：收集并清洗海量的信贷数据（包括用户基本信息、交易记录、行为日志等，数据量达 10TB），运用机器学习算法（如随机森林、逻辑回归）和深度学习算法（如 CNN）进行特征提取和模型训练。通过交叉验证和调参优化，使模型在测试集上的准确率达到 93%，召回率达到 90%。- 项目成果：模型上线后，成功拦截了 15%的欺诈交易，为公司挽回经济损失超过 5000 万元。
电商平台信用评分模型优化 - 核心算法成员
2022.032023.03
京东科技
- 项目背景：为优化电商平台的信用评分体系，提升对用户信用风险的评估能力。- 项目内容：整合平台内用户的购物行为数据（如购买频率、退货率、评价等）、支付数据（如逾期记录、还款方式等），采用 GBDT 算法构建信用评分模型。对模型进行特征重要性分析，筛选出关键特征（如历史逾期次数、购物频次等），通过模型融合（与线性回归模型融合）进一步提升评分的准确性。- 项目成果：模型上线后，信用评分的区分度明显提高，KS 值从 0.35 提升到 0.42，为平台的信贷业务提供了更可靠的风险评估依据。
个人总结
拥有[X]年风控算法工程师经验，精通多种机器学习和深度学习算法，如 XGBoost、LSTM 等，具备丰富的模型构建与优化实战经验。- 擅长从海量数据中挖掘风险特征，构建多维度风险评估体系，曾主导或参与多个重大风控项目，均取得显著成效（如提升模型准确率、降低坏账率等）。- 具备良好的团队协作和沟通能力，能与业务团队紧密配合，根据不同场景定制化风控策略，同时具备一定的团队管理经验，注重技术分享和人才培养。
技能专长
Python
SQL
机器学习算法
深度学习算法
荣誉奖项
[公司名称]年度优秀员工
其他信息
数据可视化工具:
熟练掌握 Matplotlib、Seaborn 等数据可视化工具，能够将复杂的数据分析结果以直观、易懂的图表形式呈现，辅助业务决策。
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