数据挖掘研究员简历范文全文
自我评价
5年数据挖掘与机器学习研究经验，专注用户行为建模、推荐系统与大规模特征工程，熟悉深度学习与传统挖掘算法。主导过亿级样本的推荐排序优化，线上CTR提升12%。具备扎实的论文写作与专利产出能力，擅长将研究成果落地为业务价值。
工作经历
北京智联数据科技有限公司
北京
互联网推荐系统
数据挖掘研究员
2021年7月 - 至今
推荐算法深度学习
- 负责推荐排序模型迭代，主导深度排序模型上线，线上CTR提升12%。
- 搭建亿级样本特征平台，特征产出效率提升40%，支撑8条业务线。
- 牵头A/B实验体系建设，实验周期由7天缩短至3天。
北京云图信息技术有限公司
北京
大数据企业服务
算法实习生
2020年7月 - 2021年6月
机器学习数据挖掘
- 参与用户画像与流失预测项目，模型AUC达0.86，召回率提升18%。
- 负责数据清洗与特征开发流程，数据处理耗时降低35%。
研究经历
基于图神经网络的用户兴趣建模研究/研究助理
北京
计算机学院
2019年9月 - 2021年6月
- 提出融合图神经网络的用户兴趣建模方法，在公开数据集上优于基线6%。
- 撰写并发表CCF-B类会议论文1篇，申请发明专利1项。
项目经验
电商推荐多目标排序优化
2023年3月 - 2024年6月
项目负责人
- 设计多任务学习排序框架，兼顾点击与转化目标，转化率提升9%。
- 优化样本采样与负样本策略，模型收敛速度提升25%。
工作成果
推荐效果显著提升
主导推荐排序模型上线，线上CTR提升12%，年化GMV增长约1500万元。
学术产出扎实
以第一作者发表CCF-B类会议论文1篇，申请发明专利1项。
证书与认证
机器学习工程师（中级） - 中国人工智能学会
2023年11月
证明机器学习工程与模型部署能力。
大数据分析师（高级） - 工业和信息化部
2022年6月
证明大数据平台开发与分析能力。
教育背景
北京邮电大学
211双一流
计算机科学与技术 硕士
北京2018年9月 - 2021年6月
研究方向为数据挖掘与机器学习，参与国家自然科学基金项目。
华中科技大学
985211
统计学 本科
武汉2014年9月 - 2018年6月
相关课程：概率论、多元统计、数据挖掘、数据库系统。
专业技能
Python / PyTorch
SQL / Spark
推荐与排序算法
特征工程
A/B实验与因果推断
论文写作与专利
荣誉奖项
中国计算机学会（CCF）优秀论文奖
国家奖学金
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