大数据挖掘工程师简历范文全文
自我评价
5年大数据挖掘与建模经验，深耕电商与金融风控场景，熟练使用Python、Spark、Hive完成亿级数据处理与特征工程。主导用户流失预警与推荐模型落地，AUC提升至0.86，带动复购率提升12%。具备从数据采集、建模到线上部署的完整闭环能力。
工作经历
杭州云智数据科技有限公司
大数据电商科技
杭州
大数据挖掘工程师
机器学习Spark
2022年9月 - 至今
- 负责电商用户行为数据挖掘，基于Spark构建特征工程流水线，日均处理日志20亿条，任务耗时降低40%。
- 主导用户流失预警模型开发，采用XGBoost与LightGBM融合，AUC达0.86，召回高流失用户30万，挽回GMV约800万元。
- 搭建推荐召回与排序模型，CTR提升9%，推动首页点击率环比增长6个百分点。
上海数联金融信息服务有限公司
金融科技风控服务
上海
数据分析师
风控建模Hive
2020年7月 - 2022年8月
- 负责信贷风控数据挖掘，构建反欺诈规则与评分卡模型，逾期识别准确率提升15%。
- 使用Hive与Python完成客户画像标签体系搭建，覆盖200余个标签，支撑精准营销活动转化率提升8%。
项目经验
电商用户流失预警模型 - 模型负责人
2024年3月 - 2024年5月
- 整合订单、浏览、客服三类数据源，构建120维用户特征，完成特征筛选与重要性分析。
- 采用XGBoost建模并做交叉验证调参，AUC由0.78提升至0.86，模型上线后月均挽回用户2.5万。
个性化推荐召回优化 - 算法工程师
2022年12月 - 2023年2月
- 基于用户行为序列构建ItemCF与双塔召回模型，召回覆盖率提升18%。
- 通过A/B实验验证，推荐位CTR提升9%，人均停留时长增加12%。
专业技能
Python
SQL
Spark
Hive
机器学习建模
数据可视化
教育背景
浙江工业大学
一本省重点
杭州
计算机科学与技术 本科
2016年8月 - 2020年5月
主修数据挖掘、统计学、数据库系统，GPA 3.6/4.0，通过CET-6。
证书与认证
阿里云大数据工程师认证（ACP） - 阿里云
2023年11月
证明云上数据仓库与大数据计算能力。
数据库系统工程师（软考中级） - 工业和信息化部
2021年5月
证明数据库设计与数据管理能力。
荣誉奖项
公司年度优秀员工
全国大学生数学建模竞赛省二等奖
其他信息
到岗时间:
离职后一周内可到岗，可接受短期出差。
技术博客:
在CSDN持续输出数据挖掘实践文章，累计阅读量10万+。
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