资深数据分析师/机器学习工程师 辛田尤 个人简历382


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个人简介:

拥有8年以上数据分析和机器学习领域经验的资深专业人士,辛田尤具备扎实的数学、统计学和计算机科学基础,擅长运用各种数据分析工具和机器学习算法解决复杂业务问题。精通Python、R、SQL等编程语言,熟悉各种大数据处理技术,例如Spark、Hadoop等。曾成功领导多个大型数据分析项目,并为公司带来了显著的业务价值。具备优秀的沟通能力、团队合作精神和问题解决能力,寻求一个具有挑战性的职位,以充分发挥自身技能和经验,为公司做出更大贡献。

工作经验:

高级数据分析师 | XYZ公司 | 北京 | 2018年1月 - 至今

• 领导并完成了多个大型数据分析项目,包括客户细分、市场预测、风险评估等,为公司决策提供了重要的数据支持。

• 开发并部署了多个机器学习模型,用于改进业务流程,提升效率并降低成本。例如,开发了一个基于机器学习的客户流失预测模型,成功将客户流失率降低了15%。

• 建立并维护了公司的数据仓库和数据可视化平台,为公司员工提供了便捷的数据访问和分析工具。

• 指导和培训团队成员,提升团队的数据分析能力。

• 积极参与公司内部的项目管理和技术分享活动。

• 运用A/B测试方法优化公司营销策略,提升营销转化率。

• 熟练使用多种数据分析和可视化工具,例如Tableau, Power BI, Matplotlib, Seaborn等。

数据科学家 | ABC公司 | 上海 | 2016年1月 - 2018年1月

• 参与开发了公司核心产品的推荐算法,显著提升了用户参与度和转化率。

• 运用自然语言处理技术分析用户评论,提取关键信息,为产品改进提供了宝贵的参考。

• 利用深度学习技术构建图像识别模型,提升了产品质量检测效率。

• 参与了公司大数据平台的建设工作,负责数据清洗、数据转换和数据加载等工作。

教育背景:

博士学位 | 计算机科学与技术 | 清华大学 | 2011年9月 - 2016年7月

• 博士论文主题:基于深度学习的自然语言处理技术研究

• GPA: 3.9/4.0

• 获得国家奖学金

硕士学位 | 统计学 | 北京大学 | 2009年9月 - 2011年7月

• GPA: 3.8/4.0

学士学位 | 应用数学 | 复旦大学 | 2005年9月 - 2009年7月

• GPA: 3.7/4.0

技能:

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

数据库: MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis

大数据技术: Hadoop, Spark, Hive

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, 集成学习, 深度学习 (卷积神经网络, 循环神经网络, 长短期记忆网络), 推荐算法

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

云计算平台: AWS, Azure, GCP

项目经验(详细描述两个项目):

项目一:客户流失预测模型 (XYZ公司)

项目目标:预测客户流失风险,并制定相应的挽留策略,降低客户流失率。

项目描述:利用历史客户数据,构建了一个基于机器学习的客户流失预测模型。模型使用了多种特征工程技术,包括时间特征、行为特征和人口统计特征。采用多种机器学习算法进行模型训练和比较,最终选取了效果最佳的模型进行部署。模型部署后,成功将客户流失率降低了15%,为公司节省了大量的成本。

我的角色:项目负责人,负责项目的整体规划、执行和监控。

技术栈:Python (Scikit-learn, XGBoost), SQL, Tableau

项目二:基于深度学习的商品推荐系统 (ABC公司)

项目目标:提升商品推荐系统的准确性和推荐效果,提升用户参与度和转化率。

项目描述:利用深度学习技术,构建了一个基于用户行为数据的商品推荐系统。模型使用了深度神经网络,能够学习用户复杂的兴趣偏好。通过与传统的推荐算法进行比较,深度学习模型显著提升了推荐系统的准确性和推荐效果,提升了用户参与度和转化率。

我的角色:核心开发人员,负责模型设计、开发和测试。

技术栈:Python (TensorFlow), Spark, Hadoop

奖项和荣誉:

(请在此处添加你的奖项和荣誉)

语言能力:

中文 (母语)

英语 (熟练)

个人爱好:

(请在此处添加你的个人爱好)

2025-09-10


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