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江蘇網(wǎng)站建設定制,新浪微博指數(shù)查詢,設計網(wǎng)絡,wordpress評論數(shù)字驗證碼姓名 / Your Name 數(shù)據(jù)挖掘工程師 | 5年經驗 | 推薦/風控/圖模型 📞 138-XXXX-XXXX | ?? your.emailexample.com | 🌐 github.com/yourname | 📍 北京 🎯 個人簡介 / Summary 5年大廠數(shù)據(jù)挖掘經驗,碩士學歷。擅長推…

姓名 / Your Name

數(shù)據(jù)挖掘工程師 | 5年經驗 | 推薦/風控/圖模型
📞 138-XXXX-XXXX | ?? your.email@example.com | 🌐 github.com/yourname | 📍 北京


🎯 個人簡介 / Summary

5年大廠數(shù)據(jù)挖掘經驗,碩士學歷。擅長推薦系統(tǒng)、用戶畫像、圖神經網(wǎng)絡及反欺詐建模,具備扎實的機器學習與工程實踐能力。主導多個線上模型從0到1落地,提升業(yè)務核心指標。熟悉數(shù)據(jù)全流程處理,具備從特征設計到模型部署、AB測試的全鏈條經驗。


💼 工作經歷 / Work Experience

高級數(shù)據(jù)挖掘工程師

字節(jié)跳動 | 推薦技術部門
2021.08 – 現(xiàn)今,北京

  • 參與短視頻推薦排序算法設計與優(yōu)化,主導多任務學習模型(DeepFM + MMoE)上線,點擊率提升12.3%;
  • 構建用戶畫像系統(tǒng),涵蓋靜態(tài)屬性、興趣聚類、動態(tài)行為標簽,支撐推薦/廣告/風控三大系統(tǒng);
  • 聯(lián)合平臺團隊建立特征服務系統(tǒng),支持日均百億級請求,穩(wěn)定性達99.99%;
  • 跨部門推進 AB 實驗平臺優(yōu)化,實現(xiàn)AB測試自動分流+指標歸因分析。

數(shù)據(jù)挖掘工程師

美團 | 風控與調度技術組
2018.07 – 2021.07,北京

  • 主導“虛假商戶識別”圖挖掘項目,引入 GAT 圖神經網(wǎng)絡,準確率提升至91%,上線后每月攔截惡意商戶300+;
  • 參與騎手調度優(yōu)化項目,構建包含天氣/訂單/區(qū)域熱度等多源特征體系,提升調度模型效率,配送時間下降8.5%;
  • 搭建基于 Hive + Airflow 的特征流水線系統(tǒng),實現(xiàn)建模樣本生成標準化、自動化。

🧪 項目經歷 / Selected Projects

內容推薦排序優(yōu)化模型(字節(jié)跳動)

  • 建立基于用戶短期興趣的推薦排序模型,采用 Transformer + DeepFM 架構;
  • 通過樣本采樣、重加權緩解曝光偏差,模型效果穩(wěn)定,AB實驗點擊率提升12%+;
  • 推動線上部署,模型影響覆蓋日均用戶超2億。

用戶畫像系統(tǒng)重構(字節(jié)跳動)

  • 基于用戶行為、社交關系構建圖結構,用 GCN 聚類興趣簇;
  • 標簽系統(tǒng)統(tǒng)一30+維度,接入推薦、廣告和反作弊系統(tǒng);
  • 實現(xiàn)標簽異步更新機制,降低資源開銷30%。

虛假交易識別系統(tǒng)(美團)

  • 構建交易網(wǎng)絡圖,引入 GAT 進行節(jié)點表示學習;
  • 使用無監(jiān)督圖聚類方法發(fā)現(xiàn)潛在團伙,結合規(guī)則系統(tǒng)實時攔截;
  • 系統(tǒng)部署后,整體識別準確率提升至91%,極大降低用戶投訴率。

🏆 競賽經歷 / Competitions & Awards

  • 🥈 Kaggle - Santander Customer Transaction Prediction(Top 2%)
    構建堆疊模型 + 特征組合策略,團隊協(xié)作完成200+特征篩選與融合。

  • 🥉 阿里天池用戶增長算法大賽 全國三等獎
    提出 LightGBM + 用戶行為時間窗特征方案,精度顯著優(yōu)于baseline。

  • 🎖? “中國研究生數(shù)學建模競賽” 國家二等獎


🎓 教育背景 / Education

北京航空航天大學
碩士,計算機科學與技術 | 2016.09 – 2018.06

山東大學
學士,信息管理與信息系統(tǒng) | 2012.09 – 2016.06


🧠 技能清單 / Skills

  • 編程語言:Python(Pandas, Numpy, Sklearn, PyTorch), SQL, Shell
  • 模型方法:XGBoost, LightGBM, DeepFM, GNN(GAT/GCN), MMoE, Transformer
  • 平臺工具:Hive, Spark, Airflow, TensorFlow Serving, Docker, Faiss, Kafka
  • 領域經驗:推薦系統(tǒng)、反欺詐檢測、圖建模、特征工程、AB實驗

📃 補充信息 / Additional

  • 英語水平:CET-6,具備良好的技術文檔閱讀能力;
  • 技術博客作者,撰寫30+篇機器學習實戰(zhàn)筆記(yourblog.com);
  • 開源項目參與者,貢獻于 RecBole / DGL 圖學習框架。
http://www.risenshineclean.com/news/50420.html

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