会员限时优惠
熊帅帅
13800000000
zhangwei@example.com
上海
30
男
风控模型师
在职
上海
20k-30k个人总结
具备[X]年风控模型开发经验，熟悉互联网金融风控业务流程。 精通多种机器学习算法，能熟练运用Python进行模型开发与部署。 拥有成功项目经验，可量化成果显著，如提升模型准确率、降低逾期率等。 具备良好的团队协作和沟通能力，能快速响应业务需求并提供解决方案。
教育经历
上海大学
211高校
数学与应用数学
本科
2015.092019.06
- 系统学习数学分析、高等代数、概率论与数理统计等专业课程，为数据分析和模型构建奠定坚实理论基础。
- 参与数学建模竞赛，锻炼数据处理、模型构建与团队协作能力。
工作经历
上海某金融科技公司
金融科技
风控部
风控模型师
数据分析模型优化
2019.072022.12
上海
- 负责搭建和优化信用风险评估模型，通过对大量历史数据的分析，提取关键风险特征，使模型准确率提升至85%以上。
- 与业务部门紧密合作，根据市场变化和业务需求，及时调整模型参数和策略，降低逾期率10%。
- 持续监控模型性能，定期生成评估报告，为风险管理决策提供数据支持。
上海某大型互联网金融公司
行业领先
风险管理部
高级风控模型师
反欺诈建模团队管理
2023.01至今
上海
- 主导开发反欺诈模型，运用机器学习算法如随机森林、XGBoost等，识别欺诈交易模式，使欺诈识别率提高至90%。
- 构建贷后风险预警模型，实时监测客户还款行为，提前30天发出风险预警，挽回潜在损失数千万元。
- 带领团队进行技术攻关，优化模型部署流程，将模型上线时间缩短50%。
项目经历
消费金融信用评分模型优化项目
模型开发负责人
上海某金融科技公司
2020.032021.06
- 该项目为消费金融信用评分模型优化。通过对海量用户数据清洗、特征工程，运用逻辑回归、神经网络等算法构建模型。
- 对比不同算法模型效果，最终选择最优模型，使信用评分的KS值从0.4提升至0.5，AUC值从0.75提升至0.82。
- 模型上线后，有效筛选优质客户，降低坏账率8%。
电商平台反刷单模型搭建项目
模型开发成员
上海某大型电商公司
2022.052022.12
- 参与搭建电商平台反刷单模型。收集平台交易数据、用户行为数据等多维度数据。
- 采用异常检测算法如孤立森林、LOF等，识别刷单交易。
- 模型实施后，刷单交易量下降60%，保障平台交易公平性和健康生态。
技能专长
Python编程
机器学习算法
数据分析
荣誉奖项
公司年度优秀员工
其他信息
数据可视化:
熟练使用Tableau、PowerBI等工具进行数据可视化展示，能清晰直观呈现数据分析结果，辅助决策。
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