数据挖掘工程师简历范文全文
自我评价
5年数据挖掘与算法建模经验，长期负责电商与金融风控场景的用户画像、推荐和流失预测模型。熟练使用Python、SQL和Spark，具备从数据清洗、特征工程到模型上线与效果监控的完整落地能力。主导的推荐模型使点击率提升18%，风控模型将坏账率降低2.3个百分点。
工作经历
杭州云智数据科技有限公司
互联网大数据
杭州
数据挖掘工程师
推荐算法Python
2022年9月 - 至今
- 负责电商推荐算法迭代，重构召回与排序链路，首页点击率提升18%，人均GMV提升9%。
- 搭建用户流失预测模型，提前30天识别高风险用户，配合运营挽回月均1.2万活跃用户。
- 主导特征平台建设，沉淀300+通用特征，模型开发周期由2周缩短至4天。
上海数联金融信息服务有限公司
金融科技风控
上海
数据分析师
风控建模SQL
2020年7月 - 2022年8月
- 负责信贷风控建模，基于XGBoost构建申请评分卡，KS值达0.42，坏账率下降2.3个百分点。
- 搭建贷后行为监控报表体系，覆盖20余项核心指标，异常预警响应时间缩短至2小时。
项目经验
电商用户流失预测与召回项目 - 算法负责人
2024年3月 - 2024年5月
- 整合行为、交易与客服数据构建特征体系，训练LightGBM流失模型，AUC达0.86。
- 联动运营制定分层召回策略，召回转化率提升12%，季度挽回GMV约450万元。
信贷申请评分卡模型优化 - 建模工程师
2022年12月 - 2023年2月
- 完成样本清洗与变量筛选，引入WOE分箱与IV评估，模型KS由0.35提升至0.42。
- 推动模型上线并建立月度监控机制，上线后审批通过率提升6%，风险成本可控。
专业技能
Python（Pandas/Scikit-learn）
SQL与数据仓库
Spark / Hive
机器学习建模（XGBoost/LightGBM）
特征工程与模型评估
Tableau / BI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
相关课程：数据挖掘、统计学、数据库系统、机器学习基础。
证书与认证
阿里云大数据工程师认证（ACP） - 阿里云
2023年6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11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级二等奖
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