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熊帅帅
个人总结
多年互联网风控策略产品经验，熟悉信贷、支付等多业务场景风控逻辑。 具备较强的数据分析能力和模型构建能力，能通过数据驱动策略优化。 良好的项目管理和团队协作能力，成功主导和参与多个风控项目落地。 对风控新技术保持敏锐洞察力，不断推动风控策略创新升级。
13800000000
zhangwei@example.com
北京
30
男
风控策略产品专家
在职
北京
30k-40k教育经历
北京邮电大学
双一流
计算机科学与技术
本科
2012.092016.06
- 系统学习计算机原理、数据结构与算法、数据库等专业课程，成绩优异，GPA 3.8（满分 4.0）。
- 参与学校组织的科技创新项目，锻炼了团队协作和问题解决能力。
工作经历
字节跳动
互联网大厂
风控产品部
风控策略产品专家
产品专家数据分析
2018.072023.06
北京
- 负责搭建公司风控策略体系，针对不同业务场景（如信贷、支付等）制定差异化风控策略，使整体风险损失率降低 15%。
- 与数据团队紧密合作，挖掘数据价值，通过数据分析优化风控模型，提升模型准确率 10%。
- 推动风控策略自动化实施，减少人工干预环节，提高审核效率 30%。
- 定期对风控策略效果进行评估和复盘，根据市场变化和业务需求及时调整策略方向。
拼多多
电商巨头
风控部
风控策略专员
风控策略数据分析
2016.072018.06
上海
- 协助 senior 风控策略产品专家开展工作，参与制定基础风控规则，覆盖用户准入、额度评估等环节。
- 对历史风控数据进行清洗和整理，为策略优化提供数据支持，共处理数据量达 10TB 以上。
- 跟踪市场上风控新技术和新方法，撰写调研报告 5 篇，为公司风控策略升级提供参考。
- 配合运营团队进行业务推广中的风险把控，保障业务在风险可控范围内快速发展。
项目经历
智能反欺诈风控系统
项目负责人
字节跳动
2020.012021.12
- 主导‘智能反欺诈风控系统’项目，通过引入机器学习算法（如随机森林、XGBoost 等），构建反欺诈模型。
- 整合多源数据（包括用户行为数据、设备数据、第三方征信数据等），实现实时风险识别，项目上线后，欺诈交易拦截率提升至 90%以上。
- 协调技术团队完成系统开发和部署，组织业务团队进行培训，确保系统顺利落地应用。
信贷风控策略优化
核心成员
拼多多
2017.012017.12
- 参与‘信贷风控策略优化’项目，对现有信贷风控策略进行全面梳理和评估。
- 基于数据分析（A/B 测试等方法），提出优化方案，调整信用评分模型参数、细化客户分层等。
- 项目实施后，优质客户转化率提高 20%，同时不良贷款率下降 5%。
技能专长
风控策略制定
数据分析
机器学习算法
项目管理
荣誉奖项
2022 年度字节跳动优秀项目奖（智能反欺诈风控系统项目）
其他信息
Python 编程:
- 熟练掌握 Python 语言，能运用 Python 进行数据处理（如 Pandas 库）、模型训练（如 Scikit-learn 库）等工作。
- 编写过多个 Python 脚本，用于自动化数据提取、报表生成等，提高工作效率 40%。
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