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數(shù)據(jù)挖掘工程師求職簡(jiǎn)歷案例集
簡(jiǎn)歷1
基本信息
● 姓名:錘子簡(jiǎn)歷
● 聯(lián)系方式:郵箱/電話/地址
求職意向
● 崗位:數(shù)據(jù)挖掘
● 地點(diǎn):廣東廣州
● 薪資:面議
教育背景
● 2015.9-2017.7 錘子簡(jiǎn)歷大學(xué)1 軟件工程(智能優(yōu)化計(jì)算方向)
● 2011.9-2015.7 錘子簡(jiǎn)歷大學(xué)2 計(jì)算機(jī)工程與科學(xué)
工作經(jīng)歷
● 2017.7-至今 錘子簡(jiǎn)歷公司1 大數(shù)據(jù)工程師
○ 醫(yī)療軟件競(jìng)投標(biāo)、數(shù)據(jù)分析、Web開發(fā)
● 2016.12-2017.4 錘子簡(jiǎn)歷公司2 實(shí)習(xí)
○ 數(shù)據(jù)抽取、文檔維護(hù)
項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)
● 數(shù)據(jù)匹配模塊開發(fā)(C#)
● 績(jī)效考核系統(tǒng)(Java/Spring Boot)
● 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)與競(jìng)投標(biāo)
技能與評(píng)價(jià)
● 技術(shù)棧:MATLAB、聚類算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
● 自我評(píng)價(jià):抗壓能力強(qiáng),團(tuán)隊(duì)協(xié)作佳
簡(jiǎn)歷2
求職意向
● 崗位:數(shù)據(jù)挖掘及策略規(guī)劃
教育背景
● 2011.9-2015.7 數(shù)學(xué)系(金融學(xué)科輔修)
工作經(jīng)歷
● 2016.5-至今 招商信諾 數(shù)據(jù)分析挖掘崗
○ 客戶生命周期數(shù)據(jù)策略開發(fā)
亮點(diǎn)項(xiàng)目
● 智能語(yǔ)音質(zhì)檢模型
○ 行業(yè)首創(chuàng)全量質(zhì)檢,準(zhǔn)確率90%+
○ 獲《國(guó)際金融報(bào)》科技創(chuàng)新獎(jiǎng)
簡(jiǎn)歷3
教育背景
● 英國(guó)肯特大學(xué) 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)(榮譽(yù)學(xué)位)
工作成果
● 開發(fā)8項(xiàng)模型:反欺詐、營(yíng)業(yè)廳選址等
● 技術(shù)棧:Oracle、Spark MLlib、Python
簡(jiǎn)歷4
特色技能
● 培訓(xùn)經(jīng)歷:大數(shù)據(jù)分析7個(gè)月(Python/MySQL/Hadoop)
● 數(shù)學(xué)建模:省級(jí)三等獎(jiǎng)
簡(jiǎn)歷5
項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)
● 協(xié)同過(guò)濾算法優(yōu)化
● 脂肪肝機(jī)器學(xué)習(xí)研究
● 校園語(yǔ)音助手開發(fā)
簡(jiǎn)歷6
教育亮點(diǎn)
● 專業(yè):信息與計(jì)算科學(xué)(數(shù)學(xué)+計(jì)算機(jī)交叉)
● 獎(jiǎng)項(xiàng):美賽S獎(jiǎng)、全國(guó)數(shù)模省級(jí)三等獎(jiǎng)
簡(jiǎn)歷7
技術(shù)特長(zhǎng)
● 專利:地理空間興趣點(diǎn)檢索方法
● 模型開發(fā):學(xué)生行為分析(Python/sklearn)
簡(jiǎn)歷8
學(xué)術(shù)實(shí)踐
● CODA大賽獲獎(jiǎng):全流程數(shù)據(jù)挖掘
● 技術(shù)博客:騰訊云開發(fā)者專欄作者
簡(jiǎn)歷9
職場(chǎng)優(yōu)勢(shì)
● 評(píng)分卡建模:反欺詐模型、信用評(píng)分卡
● 業(yè)務(wù)洞察:優(yōu)化廣告投放效果
簡(jiǎn)歷10
金融數(shù)據(jù)專家
● ETL開發(fā):支付模型建設(shè)
● 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè):盜卡識(shí)別模型
簡(jiǎn)歷11
行業(yè)經(jīng)驗(yàn)
● 客戶:咪咕、寶潔、美團(tuán)
● 分析方向:用戶畫像、行為分析
簡(jiǎn)歷12
算法工程
● 廣告優(yōu)化:點(diǎn)擊率預(yù)估(LR模型)
● 工具鏈:Python生態(tài)/Hive/Redis
簡(jiǎn)歷13
計(jì)算機(jī)視覺(jué)
● 在研項(xiàng)目:
○ 機(jī)載小目標(biāo)識(shí)別(YOLOv5優(yōu)化)
○ 智能交通檢測(cè)(模型部署)
注:以上為精簡(jiǎn)版Markdown結(jié)構(gòu),實(shí)際使用時(shí)可根據(jù)需求調(diào)整層級(jí)和內(nèi)容詳略。關(guān)鍵要素包括:
1. 模塊化分區(qū):基本信息/教育/工作/項(xiàng)目分列
2. 技術(shù)關(guān)鍵詞:加粗核心技能和工具
3. 成果量化:準(zhǔn)確率、獎(jiǎng)項(xiàng)等數(shù)據(jù)突出顯示
4. 時(shí)間倒序:最近經(jīng)歷優(yōu)先展示
文/錘子簡(jiǎn)歷
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