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熊帅帅
13800000000
zhangwei@example.com
北京
30
男
风控算法开发工程师
在职
北京
30k-50k教育经历
清华大学
985
计算机科学与技术
硕士
2015.092018.06
- 系统学习了算法设计、数据结构、机器学习等专业课程，成绩优异，GPA [具体GPA数值，如3.8]/4.0。- 参与了[具体学校科研项目名称]，负责数据预处理与算法优化部分，项目成果在[相关学术会议或期刊]发表。
工作经历
字节跳动 - 风控算法部技术驱动
2018.072021.06
风控算法开发工程师风控算法机器学习
北京
- 负责搭建和优化风控模型，通过对海量用户行为数据（日均处理数据量超[X]GB）的分析，构建了基于机器学习的信用评分模型，使信用风险识别准确率提升[X]%。- 主导开发了反欺诈规则引擎，引入[具体算法名称]，实时监控交易行为，成功拦截欺诈交易[X]万笔，挽回经济损失超[X]亿元。- 与业务团队紧密合作，根据不同业务场景（如消费金融、信贷等）定制化风控策略，推动风控策略的落地实施，使业务坏账率降低[X]%。
美团 - 风险管理部业务多元化
2021.072024.05
高级风控算法开发工程师算法创新数据整合
北京
- 带领团队（[X]人）开展风控算法研发工作，优化风控系统架构，将模型训练效率提升[X]倍（从原来的[X]小时缩短至[X]小时）。- 针对新兴业务场景（如跨境支付风控），创新提出[具体创新算法或策略名称]，建立多维度风险评估体系，覆盖[X]类风险指标，使该业务的风险预警及时性提高[X]%。- 负责与外部数据供应商对接，整合多源数据（包括征信数据、第三方行为数据等，数据维度超[X]个），丰富风控数据源，为模型迭代提供有力支持。
项目经历
某金融机构信贷风控模型优化 - 算法负责人
2019.012019.12
字节跳动
- 项目背景：针对某金融机构信贷业务的高坏账率问题，开展风控模型优化项目。- 项目过程：收集整理历史信贷数据（数据量达[X]万条），运用[具体算法1，如XGBoost]、[具体算法2，如LightGBM]等算法进行特征工程（提取[X]类有效特征），构建集成学习模型。通过交叉验证（[X]折交叉验证）优化模型参数，使模型在测试集上的AUC值达到[X]（提升[X]%）。- 项目成果：模型上线后，信贷业务坏账率从[X]%降至[X]%，为金融机构每年减少损失[X]万元。
电商平台反欺诈系统开发 - 核心算法工程师
2022.012022.12
美团
- 项目背景：应对电商平台日益复杂的欺诈交易（如虚假交易、恶意刷单等），开发反欺诈系统。- 项目过程：分析平台交易日志（日均处理[X]万条交易记录），挖掘欺诈交易模式，构建基于图神经网络（GNN）的反欺诈模型。设计实时特征计算模块（延迟小于[X]毫秒），实现交易行为的实时监控。- 项目成果：反欺诈系统上线后，成功识别并拦截欺诈交易[X]万笔，欺诈交易损失降低[X]%，提升了平台交易安全性和用户信任度。
个人总结
拥有[X]年风控算法开发经验，精通多种机器学习算法（如LR、SVM、XGBoost等），熟悉深度学习在风控领域的应用（如CNN、RNN用于行为序列分析）。- 具备丰富的项目实战经验，成功主导和参与多个风控项目，实现风险识别准确率、业务坏账率等关键指标的显著优化。- 良好的团队协作与沟通能力，既能独立完成算法研发，也能带领团队推动项目落地，对互联网行业风控业务有深刻理解，熟悉行业前沿技术和发展趋势。
技能专长
机器学习算法
数据建模
Python编程
SQL数据库
荣誉奖项
公司年度优秀员工（2020年、2023年）
其他信息
大数据处理:
熟练掌握Hadoop、Spark等大数据处理框架，能够处理海量数据（如日均处理[X]TB级数据），进行数据清洗、特征提取等操作，为风控模型提供高质量数据支持。
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