数据科学家

性别:女

电话:188-8888-8888

邮箱:email@jianli1.com

生日:1986.05

所在地:广东省珠海市

基础信息

学历:本科

学校:中国政法大学

专业:医学信息工程

身体状况:健康

求职意向

意向城市:广东省珠海市

教育经历

中国政法大学

2017.09 ~ 2021.06

医学信息工程

本科

主修课程:医药学、模拟电子技术、数字电子技术、信号与系统、人体解剖与生理学、生物医学信号处理、数字化医学、医学传感检

测、医学仪器、医学信号及图像、生物系统及建模、临床医学工程实践、电路、电磁场与电磁波、数字信号处理、数据结构、操作系

统、微机原理及应用、程序设计语言、数据库技术、生理解剖、医学信息、计算机网络与通信、控制系统培养目标。

工作经历

华润置地有限公司

2020-1-1 ~ 2021-6-1

数据科学家

参与商品销量预测产品。

通过对零售商品的属性和历史销售进行建模,在不同粒度上预测商品未来的销量,为商超的补货、促销备货提供参考通过爬虫自动

获取外部特征数据源,模型开发阶段使用 pandas+lightGBM 进行数据处理和建模,实现了自动化的特征收集、特征处理和模型

训练预测模块。

产品开发阶段使用 pyspark sparkML 进行数据处理和建模,使用 Airflow 根据业务需求实现自动的模型和数据更新负责代码框架

设计、特征工程、建模和接口开发,实现了单店单天单商品最低 10%的误差率。

为丝芙兰门店提供客流预测,帮助门店进行动态排班。

通过门店的历史客流信息和门店的属性,以及天气等外部信息,构建了与销量预测类似的时序模型,搭建了 lightGBM 和 LSTM 两

个模型进行客流预测负责代码框架设计、特征工程和建模,实现了单门店单天 80~90%的准确率。

为丝芙兰开发小程序/app 的推荐系统,实现产品的实时个性化推荐召回部分使用基于用户/产品/内容的协同过滤,利用稀疏矩阵

运算加速协同过滤,排序部分利用用户/产品的属性,用户的历史行为建模得到用于初步排序 LightGBM 模型,根据用户的实时行

为在线对粗排模型的结果进行精排,并根据业务规则调整最终最终推荐结果负责项目设计、代码框架设计、算法开发和工程化以及

接口开发,在减少了大量人工特征的基础上实现了相近的 CTR 和 CVR。

广汇汽车服务集团股份公司

数据科学家

2021-7-1 ~ 2022-12-1

通过 NLP 技术对信息进行文本挖掘和关键词提取,优化搜索结果并整合内部数据资源。

机器学习建模:通过机器学习技术主要有以下三个建模项,分别是第一版桌面程序(webform+app)和客户端-用电信息流向数

据库的前后台设计。

实施并验证预测模型,以确保生产订单的准时交付和运转。

提取、处理、验证、整合大量数据,利用语言或算法解决快速优化中的问题。

项目经验

华润置地相关项目

2020-1-1 ~ 2021-6-1

华润置地有限公司

数据科学家

模块说明:梳理快消零售店的网点分布,门店信息,相关标签呈现。

配合业务细化、明确模块功能,出台功能方案

对客户门店进行盘点及类别分析

结合业务,计算门店相关价值以及产值、活跃度等标签

进行门店地理信息的相关处理及计算

进行门店覆盖范围,人流覆盖情况,面积覆盖计算,区域切割计算

配合应用端提供相应的数据测试

编写模型脚本,poc 验证文档,以及逻辑文档,交付配合服务化

广汇相关项目

2021-7-1 ~ 2022-12-1

广汇汽车服务集团股份公司

数据科学家

大华原有的系统金蝶 K3 无法满足多账套之间的切换,通过本次项目的实施,不仅是系

统的变更、数据的迁移,更重要的是打通从需求到订单和从市场到产品发布的全流程,业务模式

更简洁有效可视化。

环境描述:Oracle EBS R12 / PeopleSoft / Siebel CRM/ R

角色: Oracle EBS实施工程师 团队人数: 28

工作职责和工作贡献:

参与 SCM 各个模块的业务调研、蓝图规划,编写流程图,流程优化,讨论并确定业务方案。

参与系统环境的前台与后台配置,编写模块内部测试场景,完成场景测试和用户接收测试 SIT

和 UAT,编写集成测试报告;

用户培训,静态数据和动态数据的收集、修正,数据导入;

供应商协同平台 ISP 的测试、运营和功能优化;

内部交易业务测试,通过 SQL 提取业务数据,报表需求分析和开发,系统运维。

技能列表

数理统计:一般

Databases:熟练

WPS Office:良好

PPT:精通

自我评价

熟悉 python,c++,c,有自然语言处理,图像处理的项目经验

3 年以上数据科学经验,擅长机器学习、深度学习,强化学习,和数据驱动的项目管理

有较强的统计数学分析能力,能对机器学习结果有充分的解析

熟悉深度学习原理和基本模型、熟练使用 TensorFlow,keras 等常用深度学习工具

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