会员限时优惠
熊帅帅
13800000000
zhangwei@example.com
北京
22
男
风控实习生
在职
北京
3k-5k个人总结
具备扎实的计算机专业基础与数据分析能力，熟悉Python、SQL等工具，有实际的风控项目经验（如智能反欺诈、信用评分模型等），能快速上手风控相关工作。 学习能力强，在实习期间快速掌握了风控领域的专业知识与业务逻辑，提出的风险识别规则和模型优化建议得到团队认可。 具有良好的沟通协作能力，在跨部门项目中（如与数据团队、业务团队合作），能清晰表达技术方案与数据结论，推动项目顺利进行。
在追求中发现可能，在创造中实现价值
教育经历
北京邮电大学
211
计算机科学与技术
本科
2019.092023.06
- 在校期间系统学习了计算机网络、数据库原理、数据结构与算法等专业课程，平均绩点3.5（满分4.0），掌握了扎实的计算机理论基础。
- 积极参与学校组织的编程竞赛和技术研讨活动，曾获得校级程序设计竞赛二等奖，锻炼了团队协作和问题解决能力。
工作经历
字节跳动
技术驱动
风控部门
风控实习生
数据分析规则制定
2022.072023.03
北京
- 协助团队进行数据清洗与预处理工作，处理了超过10万条用户交易数据，识别并修正数据异常值5000+，确保数据质量符合风控模型输入要求。
- 参与风控规则的初步制定与优化，分析历史风险案例200+，提出并验证5条新的风险识别规则，经测试在模拟场景中使风险拦截率提升了8%。
- 协助搭建简单的风控数据报表系统，使用Python的Pandas库进行数据提取与整理，利用Tableau制作可视化报表，实现了对关键风控指标（如欺诈交易占比、不同业务线风险等级分布等）的实时监控，为团队决策提供数据支持。
京东科技
创新型企业
金融科技事业部
金融科技实习生
金融风险评估小程序开发
2021.072021.12
北京
- 参与金融产品风险评估项目，负责收集整理市场上同类金融产品的风险案例300+，分析其风险特征与应对策略，形成10万字的案例分析报告，为公司新产品风险建模提供参考。
- 协助开发简单的风险预警小程序（基于Python的Flask框架），实现对用户信用评分的实时计算与风险等级提示功能。该小程序在内部测试阶段，处理用户请求响应时间平均缩短30%，提升了风险预警效率。
- 配合团队进行客户信用数据的交叉验证工作，对比分析不同数据源（银行征信数据、第三方信用平台数据等）的一致性，发现并标记数据差异点200+，为数据融合与风控模型优化提供依据。
项目经历
智能反欺诈系统开发
数据标注与模型训练
字节跳动
2022.092023.03
- 项目背景：为应对日益复杂的网络欺诈行为，公司决定开发智能反欺诈系统。
- 项目职责：作为核心成员参与数据标注工作，对5万条历史交易数据进行人工标注（区分正常交易与欺诈交易），标注准确率达到98%。运用Python的Scikit - learn库，尝试多种机器学习算法（如逻辑回归、随机森林、XGBoost等）进行模型训练，通过交叉验证优化模型参数。最终随机森林模型在测试集上的AUC值达到0.92，准确率为89%，成功识别出潜在欺诈交易模式，如短时间内高频异地交易、异常IP登录交易等。
- 项目成果：该模型在上线后的一个月内，成功拦截欺诈交易1000+笔，为公司挽回经济损失500万元以上，并且通过持续的模型迭代优化（每月更新一次训练数据），欺诈交易识别率稳定提升。
信用评分模型升级
数据处理与模型构建
京东科技
2021.092021.12
- 项目背景：公司为优化信贷风控流程，启动信用评分模型升级项目。
- 项目职责：负责收集整理公司内部50万+用户的信贷数据（包括基本信息、还款记录、消费行为等），运用SQL进行数据清洗与特征工程。提取出20+有效特征（如信用历史时长、逾期次数占比、消费稳定性指数等）。使用Python的LightGBM算法构建信用评分模型，通过网格搜索调参，使模型在验证集上的KS值达到0.35（行业优秀水平一般在0.3 - 0.4之间）。
- 项目成果：新模型上线后，信贷审批效率提升20%（自动审批比例从60%提升到80%），同时将坏账率从原来的5%降低到3.5%，有效平衡了业务发展与风险控制。并且建立了模型监控体系（每日监控模型指标变化、特征重要性波动等），确保模型长期稳定运行。
技能专长
Python编程
SQL数据库
机器学习算法（如随机森林、XGBoost等）
数据清洗与预处理
风险识别与分析
荣誉奖项
校级程序设计竞赛二等奖
其他信息
开源贡献:
- 参与GitHub上的开源数据分析项目，提交代码500+行，主要负责数据可视化模块的优化（使用Matplotlib和Seaborn库），使项目的可视化效果更加美观和直观，该模块代码被项目组采纳并合并到主分支。
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