会员限时优惠
熊帅帅
13800000000
zhangwei@example.com
北京
30
男
风控模型分析师
在职
北京
25k-35k个人总结
拥有[6]年风控模型分析经验，精通机器学习和深度学习算法，在信用评分、反欺诈等领域有丰富的项目实践。 具备较强的数据分析和问题解决能力，能够从海量数据中挖掘有价值的信息，优化模型效果。 熟悉模型开发全流程（从数据处理、模型训练到上线部署），有成功的模型自动化部署经验。 良好的沟通协作能力，能与业务团队、技术团队高效合作，推动项目顺利实施。
教育经历
北京大学
985
数学与应用数学
本科
2014.092018.06
- 系统学习了数学分析、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打下坚实的数学基础。
- 积极参与数学建模竞赛，锻炼了逻辑思维和问题解决能力，培养了团队协作精神。
工作经历
京东科技
互联网金融
风险管理部
风控模型分析师
风控模型数据分析
2018.072021.06
北京
- 负责构建和优化信用评分模型，通过数据分析和特征工程，提升模型的准确性和稳定性，使信用评分模型的 AUC 值从 0.75 提升至 0.82。
- 参与反欺诈模型的开发，运用机器学习算法（如随机森林、XGBoost）识别欺诈交易模式，将欺诈识别率提高了 30%。
- 定期对模型进行监控和评估，及时发现并解决模型性能下降等问题，确保模型在实际业务中有效运行。
- 与业务团队紧密合作，根据业务需求调整模型策略，为风险管理提供有力的技术支持。
美团
互联网巨头
风险控制中心
高级风控模型分析师
深度学习团队管理
2021.072024.06
北京
- 主导开发了基于深度学习的风控模型（如 LSTM 模型），用于预测客户违约概率，相比传统模型，预测准确率提高了 15%。
- 搭建了模型自动化部署平台，实现模型从开发到上线的快速流程，将模型部署时间从 2 周缩短至 3 天。
- 负责团队内的技术培训和知识分享，提升团队整体的模型开发能力和技术水平。
- 与外部数据供应商合作，引入多维度数据（如社交数据、行为数据），丰富模型数据源，进一步优化模型效果。
项目经历
智能反欺诈系统建设项目
模型开发负责人
京东科技
2019.012019.12
- 该项目旨在构建智能反欺诈系统，通过对海量交易数据的分析，识别欺诈行为。
- 负责特征工程部分，从交易时间、地点、金额、用户行为等多个维度提取特征，共构建了 200 + 有效特征。
- 运用机器学习算法（如逻辑回归、梯度提升树）训练反欺诈模型，经过多轮调参和优化，模型的 F1 值达到 0.85。
- 参与系统的集成和测试工作，确保模型在实际业务场景中稳定运行，上线后成功拦截了 1000 + 笔欺诈交易，挽回经济损失数百万元。
信用评分模型优化项目
模型优化工程师
美团
2022.012022.12
- 此项目为信用评分模型优化项目，目标是提升信用评分模型的准确性和区分度。
- 对历史数据进行深入分析，发现部分特征存在共线性问题，通过特征筛选和降维处理（如 PCA 算法），保留了 30 个关键特征。
- 尝试多种模型融合方法（如 Stacking 融合），将逻辑回归、决策树、支持向量机等模型进行融合，最终模型的 KS 值从 0.3 提升至 0.4。
- 编写详细的模型报告和技术文档，为业务部门提供模型解释和使用建议，帮助业务人员更好地理解和应用模型。
技能专长
Python
R
SQL
机器学习算法（如随机森林、XGBoost）
深度学习算法（如 LSTM、CNN）
荣誉奖项
2020 年京东科技优秀员工
2023 年美团技术创新奖
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，能够将复杂的数据以直观、易懂的图表形式展示，帮助业务人员快速理解数据背后的信息。
- 在项目中通过数据可视化发现了一些潜在的业务问题和趋势，为决策提供了有力的支持。
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