算法工程师
性别：女
电话：188-8888-8888
生日：1998.05
邮箱：email@jianli1.com
所在地：广东省珠海市
基础信息
学历：本科
学校：北京理工大学
专业：数据科学与大数据技术
身体状况：健康
求职意向
意向城市：广东省珠海市
教育经历
北京理工大学
2016.09 ~ 2020.06
数据科学与大数据技术
本科
主修课程：数据结构、数据库原理与应用、计算机操作系统、计算机网络、Java 语言程序设计、Python 语言程序设计、大数据算法、
人工智能、数据建模、大数据平台核心技术、数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据科学导论、程序设计导论、程
序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非
结构化大数据分析。
工作经历
中国冶金科工股份有限公司
2019-1-1 ~ 2020-12-1
算法工程师
负责构建线上小短业务授信、贷中和催收模型，构建用户画像系统。授信阶段，针对不 同业务时期的样本特点调整建模方法，使模
型效果持续提高。与一年前对比，通过率将近提 升一倍的情况下首逾率下降了 40%。在循环贷产品中引入模型进行额度管理，和
基于规则的 方法相比能提高 30%的提额通过率。在催收中结合三方和业务数据建模，促进机器人和不同 阶段催收团队间合理分
案，使催回率提高了 5%。
建模方法上，综合使用逻辑回归、XGB/LGBM、神经网络等算法，对不同数据源独立构建 子模型，再融合并校准生成最终模型。
模型评估、陪跑验证和部署监控流程也逐步规范化并 应用到其他业务线中，形成公司内部统一的建模方案。
负责风控和运营、BI 团队合作，构建公司范围内的用户画像系统，以归户信息、业务和 三方数据、征信报告和各阶段模型预测为
基础，多方面多维度刻画用户，为精细化运营、客 户分层管理提供更有效的支持。目前已完成个人信息、消费习惯和金融产品偏好
等维度约 200 个标签的构建。
负责研究反欺诈算法，开发关系图谱、欺诈检测和调查系统。建立了以归户、行为及三 方数据为基础，从数据归集到关系图谱、欺
诈模型、数据产品的完整解决方案。通过构建微 服务型系统，简化了新数据、新算法的接入流程。采用批量加事件驱动的数据处理
方式，支 持实时欺诈检测，能及时发现风险，最大程度降低欺诈损失。研究了社交账号、通话详单、 电商交易、银行流水等数据
的典型模式，提出多种有效的欺诈检测方法；提出并实现了融合 多种数据源，基于企业工商信息的欺诈团伙检测方法，其认定率达
到 70%以上。
负责风控数据治理，构建特征工程与分析建模工具。推动改进外部数据接入逻辑，打通 业务线间三方数据共享，消除了相同实体多
次查询造成的额外成本。针对风控数据监控、统一管理和快速分析的需求，对接数据中台和业务备库，将数据以多层次、易使用的
形式落地 到专用数据库。使数据、特征和风控指标的监控周期从天提升到亚小时级别，及时发现多次 数据源和流程配置错误，避
免了更大的业务和资产损失；在建模分析工作中，原来需要耗费 几个小时的数据抽取工作也缩短到十几分钟。 设计了统一的特征
表示、加工和存储方案，支持各种数据类型和结构的处理。设计了从 数据获取、特征工程到模型构建、评估和部署监控等各个环节
的标准化工具，极大地减少分 析和开发的工作量。以配置代替编码，为衍生逻辑审查和复用、特征管理、数据资产沉淀等 功能提
供支持。在此基础上，模型开发流程逐步标准化，风控相关的工程、开发和分析工作 逐步归口到一个团队，极大降低了模型上线对
开发人员的依赖，提高了迭代效率。
紫金矿业集团股份有限公司
2021-1-1 ~ 2022-12-1
算法工程师
利用网络爬虫获取购车网站中不同情感类别的情感语料，针对不同类别的语料做预处理并标注；并利用 word2vec 来初始化词矢
量；然后 利用TextCNN ，LSTM 以及 Attention 等神经网络模型对现有语料做训练，并调整不同的参数做对比性分析。
项目经验
冶金科工相关项目
2019-1-1 ~ 2020-12-1
中国冶金科工股份有限公司
算法工程师
办公系统中用到的人脸识别算法，及各通道口进行人流进出数据统计。
社区相关项目中对特定区域进行行为识别，避免出现打架跌倒等危险动作，同时对呼救行为进行检测
明厨亮灶项目中对厨师帽子口罩是否正确穿戴进行检测。是否打电话玩手机吸烟等违规行为进行监督
紫金矿业相关项目
2021-1-1 ~ 2022-12-1
紫金矿业集团股份有限公司
算法工程师
主要是运用 wxWidgets 的 API 在 VC 的独立开发环境编写完成。运用于 LTE 芯片研发的
下行链路的性能仿真，期间花了大量时间完成，总共代码量为 2 万以上（。最终也在 LINUX
下移植成功）
负责人
技能列表
6sigma：一般
朴素贝叶斯：熟练
Pytorch：良好
Ada：精通
自我评价
独立完成过项目研究， 发表过多篇英文论文（ SCI）
系统的学习过金融相关知识， 既有偏实用的部分，也有偏理论部分，因而可满足多方面的要求
有计算机和金融的教育背景和从业经验， 因而拥有金融和计算机的复合背景
熟悉机器学习和深度学习算法，能够不借助相关软件包，实现相关算法。
