高级数据分析师/人工智能算法工程师 —— 火金飚397

个人简介

本人火金飚，拥有五年以上在大型互联网公司和金融机构从事数据分析和人工智能算法开发的经验。精通Python、R、SQL等编程语言，熟练掌握多种机器学习算法和深度学习框架，包括但不限于TensorFlow、PyTorch、scikit-learn等。具备扎实的数学基础和统计学知识，能够独立完成从数据清洗、特征工程到模型构建、部署和评估的全流程工作。我的职业目标是成为一名杰出的数据科学家，在人工智能领域持续学习和创新，为企业创造价值。

技能概要

编程语言： Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras), R, SQL, Java (基础)

机器学习算法：线性回归、逻辑回归、支持向量机(SVM)、决策树、随机森林、梯度提升树(GBDT, XGBoost, LightGBM)、神经网络(CNN, RNN, LSTM)、聚类算法(K-Means, DBSCAN)、降维算法(PCA, t-SNE)

深度学习框架： TensorFlow, PyTorch, Keras

数据库： MySQL, PostgreSQL, MongoDB, NoSQL数据库

数据可视化： Matplotlib, Seaborn, Tableau, Power BI

云计算平台： AWS (Amazon Web Services), Google Cloud Platform (GCP), Azure (熟悉)

其他技能：数据挖掘、数据清洗、特征工程、模型评估、模型部署、A/B测试、敏捷开发、版本控制(Git)

工作经历

高级数据分析师 | XYZ金融科技公司 | 2020.07 - 至今
领导并完成了公司风控模型的迭代升级，将坏账率降低了15%，为公司节省了数百万元的损失。
开发并部署了基于深度学习的客户信用评分模型，准确率提升了8%，有效提高了信贷审批效率。
利用大数据分析技术，对客户行为进行深入研究，为公司产品策略调整提供了数据支撑。
搭建了公司内部数据监控平台，实时监控关键业务指标，保障业务的稳定运行。
指导和培训团队成员，提升团队整体的数据分析能力。

数据分析师 | ABC互联网公司 | 2018.07 - 2020.06
负责公司电商平台用户行为分析，识别高价值用户群体，为精准营销提供数据支持。
利用A/B测试方法，对不同营销策略进行评估，优化了广告投放效果。
开发了用户画像系统，对用户进行细分，提升了用户体验和转化率。
参与了公司新产品的数据需求分析和数据模型设计工作。

项目经验

基于深度学习的金融风险预测模型

利用深度学习技术，构建了一个预测金融风险的模型，该模型能够准确预测高风险客户，有效降低了金融风险。该项目使用了LSTM网络，并结合了多种特征工程技术，最终模型的AUC达到了0.92以上。项目成果显著提高了企业的风险管理能力，并发表在行业顶级期刊上。

基于推荐系统的个性化广告投放策略

设计并实现了一个基于协同过滤和深度学习的推荐系统，用于个性化广告投放。该系统能够根据用户的历史行为和兴趣爱好，精准推荐广告，显著提升了广告点击率和转化率。此项目中，我使用了TensorFlow框架，并针对数据稀疏性问题进行了优化，最终实现了广告点击率的15%提升。

教育背景

硕士 | 北京大学 | 计算机科学与技术 | 2016.09 - 2018.06

学士 | 清华大学 | 软件工程 | 2012.09 - 2016.06

获奖情况

获得公司年度优秀员工奖 (2021, 2022)

获得国家奖学金 (2015, 2016)

个人评价