深度学习数据分析师简历范文全文
熊帅帅
深度学习数据分析师
展现专业实力，创造职场价值。
自我评价
5年深度学习与数据分析经验，专注用户行为预测、推荐与风控建模，熟悉PyTorch、TensorFlow与SQL/Python全流程分析。主导过千万级样本模型落地，AUC提升至0.86，带动业务指标增长。具备从数据清洗、特征工程到模型部署与效果归因的完整闭环能力。
工作经历
北京智数科技有限公司
人工智能互联网
北京
深度学习数据分析师
深度学习数据分析
2022年9月 - 至今
- 负责推荐与用户增长场景建模，搭建特征工程与训练流水线，模型AUC由0.79提升至0.86。
- 主导用户流失预测项目，输出分层运营策略，使高价值用户月流失率下降18%。
- 建立模型效果监控与归因看板，缩短问题定位时间约40%，支撑业务每周迭代。
上海云图数据服务有限公司
电商数据服务
上海
数据分析师
SQL用户分析
2020年7月 - 2022年8月
- 负责电商用户行为分析，使用SQL与Python完成日活、转化漏斗与留存分析，支撑运营决策。
- 搭建RFM与聚类用户分群模型，推动精准营销活动ROI提升约25%。
- 参与风控评分模型特征开发，协助将欺诈识别准确率提升12%。
项目经验
用户流失预测与分层运营模型 - 模型负责人
2023年3月 - 2023年10月
- 基于LSTM与XGBoost融合建模，处理千万级行为样本，流失预测AUC达0.88。
- 输出用户风险分层与触达策略，试点期间挽回高价值用户约1.2万，贡献收入增长约300万元。
- 完成模型线上部署与A/B测试，验证策略使留存率提升6个百分点。
电商推荐系统特征与效果分析 - 数据分析与建模
2021年5月 - 2022年6月
- 构建用户画像与商品特征体系，覆盖200余维特征，支撑召回与排序模型迭代。
- 通过离线评估与线上实验分析，推动点击率提升9%，人均GMV提升约7%。
专业技能
Python / PyTorch
SQL 与数据仓库
TensorFlow
特征工程与建模
A/B 实验与因果分析
Tableau / BI 可视化
教育背景
北京邮电大学
211双一流
北京
计算机科学与技术 硕士
2017年9月 - 2020年6月
研究方向：机器学习与数据挖掘；核心课程：深度学习、统计学习、数据仓库。
武汉理工大学
211双一流
武汉
信息与计算科学 本科
2013年9月 - 2017年6月
主修数学建模、概率统计与程序设计，获校级奖学金。
证书与认证
TensorFlow Developer Certificate - Google
2023年6月
证明深度学习模型构建与部署能力。
数据分析师（CDA Level II） - 中国商业联合会数据分析专业委员会
2021年12月
证明数据分析与建模专业能力。
工作成果
模型效果突破
主导流失预测模型AUC达0.88，进入公司年度优秀项目评选。
团队表彰
获2023年度部门最佳数据建模奖，年度绩效评级A。
业务价值落地
推动精准营销策略落地，累计贡献收入增长超500万元。
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