资深数据分析师/机器学习工程师罗嘉昂 - 驱动数据价值，赋能业务增长39

个人概况

罗嘉昂，拥有7年以上数据分析和机器学习领域经验的资深专业人士，精通数据挖掘、预测建模和算法优化，擅长将复杂的统计分析转化为可执行的业务策略，并为企业带来可衡量的价值。具备丰富的跨行业经验，包括金融科技、电商和医疗保健，对大数据处理、云计算平台以及敏捷开发流程拥有深入的理解。性格积极主动，具备优秀的沟通能力和团队合作精神，能够有效地与业务部门沟通需求，并提供数据驱动的解决方案。

工作经历

高级数据分析师 | XYZ金融科技有限公司 | 2020年7月 - 至今

• 领导并实施了基于机器学习的信用风险评估模型，将不良贷款率降低了15%，为公司节省了超过500万元的损失。

• 开发并部署了实时欺诈检测系统，准确率达98%，有效降低了欺诈交易的发生率。

• 利用A/B测试优化了用户体验，提高了用户转化率10%，促进了业务增长。

• 带领团队构建了完善的数据监控和预警机制，及时发现并解决数据异常问题。

• 利用Python、SQL、R等编程语言进行数据分析和建模，并熟练使用各种数据可视化工具，如Tableau和Power BI，将分析结果清晰地呈现给业务部门。

• 参与了公司数据仓库的搭建和维护工作，确保数据的准确性和完整性。

数据科学家 | ABC电商公司 | 2018年1月 - 2020年6月

• 利用机器学习算法构建了商品推荐系统，提高了商品点击率和转化率，增加了公司营收。

• 开发了基于用户行为数据的客户细分模型，为精准营销提供了数据支持。

• 参与了公司大数据平台的建设，并负责数据清洗、特征工程和模型训练等工作。

• 利用Spark和Hadoop等大数据技术处理海量数据。

• 撰写了多份数据分析报告，为公司高层决策提供了数据支撑。

数据分析师 | DEF医疗保健公司 | 2016年7月 - 2017年12月

• 参与了公司医疗数据的分析和挖掘工作，为临床决策提供了数据支持。

• 开发了基于患者数据的预测模型，提高了疾病的早期诊断率。

• 利用SQL和SAS等工具进行数据分析。

教育背景

博士 | 计算机科学与技术 | 清华大学 | 2012年9月 - 2016年6月

论文发表：发表多篇学术论文于国际顶级期刊和会议，例如《Nature Machine Intelligence》、《AAAI Conference on Artificial Intelligence》等。

硕士 | 统计学 | 北京大学 | 2010年9月 - 2012年6月

学士 | 数学与应用数学 | 复旦大学 | 2006年9月 - 2010年6月

技能与技术

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

大数据技术: Hadoop, Spark, Hive

数据库: MySQL, PostgreSQL, MongoDB

云计算平台: AWS, Azure, GCP

机器学习算法: 线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、梯度提升树、神经网络、深度学习

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

其他技能: 项目管理、团队合作、沟通协调、问题解决

项目经验 (详细描述)

(项目一：XYZ金融科技公司信用风险评估模型) 本项目旨在构建一个基于机器学习的信用风险评估模型，以提高信贷审批的效率和准确性，降低不良贷款率。我领导团队完成了从数据收集、清洗、特征工程到模型训练、部署和监控的全过程。最终，该模型将不良贷款率降低了15%，为公司节省了超过500万元的损失。在这个项目中，我使用了XGBoost算法，并采用了多种特征工程技术，例如特征选择、特征变换和特征组合，以提高模型的预测精度。我还开发了模型监控系统，能够实时监控模型的性能，并及时发现和解决潜在的问题。

(项目二：ABC电商公司商品推荐系统) 本项目旨在构建一个基于机器学习的商品推荐系统，以提高商品的点击率和转化率。我利用协同过滤算法和基于内容的推荐算法，构建了一个混合推荐系统。在这个项目中，我使用了Spark进行大规模数据的处理，并利用TensorFlow构建了深度学习模型。最终，该系统显著提高了商品的点击率和转化率，为公司带来了显著的营收增长。此外，我还对推荐结果进行了A/B测试，并根据测试结果不断优化模型。

获奖情况

2015年国家优秀科技奖 (参与项目)

2018年 ABC电商公司优秀员工奖

语言能力

中文 (母语)

英语 (流利)

个人联系方式

邮箱: [email protected]

电话: 138XXXXXXXX

推荐信

可提供推荐信，请联系索取。

2025-06-20