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数据挖掘工程师 | 5年经验 | 推荐/风控/图模型 #x1f4de; 138-XXXX-XXXX | ✉️ your.emailexample.com | #x1f310; github.com/yourname | #x1f4cd; 北京 #x1f3af; 个人简介 / Summary
5年大厂数据挖掘经验#xff0c;硕士学历。擅长推…姓名 / Your Name
数据挖掘工程师 | 5年经验 | 推荐/风控/图模型 138-XXXX-XXXX | ✉️ your.emailexample.com | github.com/yourname | 北京 个人简介 / Summary
5年大厂数据挖掘经验硕士学历。擅长推荐系统、用户画像、图神经网络及反欺诈建模具备扎实的机器学习与工程实践能力。主导多个线上模型从0到1落地提升业务核心指标。熟悉数据全流程处理具备从特征设计到模型部署、AB测试的全链条经验。 工作经历 / Work Experience
高级数据挖掘工程师
字节跳动 | 推荐技术部门 2021.08 – 现今北京
参与短视频推荐排序算法设计与优化主导多任务学习模型DeepFM MMoE上线点击率提升12.3%构建用户画像系统涵盖静态属性、兴趣聚类、动态行为标签支撑推荐/广告/风控三大系统联合平台团队建立特征服务系统支持日均百亿级请求稳定性达99.99%跨部门推进 AB 实验平台优化实现AB测试自动分流指标归因分析。 数据挖掘工程师
美团 | 风控与调度技术组 2018.07 – 2021.07北京
主导“虚假商户识别”图挖掘项目引入 GAT 图神经网络准确率提升至91%上线后每月拦截恶意商户300参与骑手调度优化项目构建包含天气/订单/区域热度等多源特征体系提升调度模型效率配送时间下降8.5%搭建基于 Hive Airflow 的特征流水线系统实现建模样本生成标准化、自动化。 项目经历 / Selected Projects
内容推荐排序优化模型字节跳动
建立基于用户短期兴趣的推荐排序模型采用 Transformer DeepFM 架构通过样本采样、重加权缓解曝光偏差模型效果稳定AB实验点击率提升12%推动线上部署模型影响覆盖日均用户超2亿。
用户画像系统重构字节跳动
基于用户行为、社交关系构建图结构用 GCN 聚类兴趣簇标签系统统一30维度接入推荐、广告和反作弊系统实现标签异步更新机制降低资源开销30%。
虚假交易识别系统美团
构建交易网络图引入 GAT 进行节点表示学习使用无监督图聚类方法发现潜在团伙结合规则系统实时拦截系统部署后整体识别准确率提升至91%极大降低用户投诉率。 竞赛经历 / Competitions Awards Kaggle - Santander Customer Transaction PredictionTop 2% 构建堆叠模型 特征组合策略团队协作完成200特征筛选与融合。 阿里天池用户增长算法大赛 全国三等奖 提出 LightGBM 用户行为时间窗特征方案精度显著优于baseline。 ️ “中国研究生数学建模竞赛” 国家二等奖 教育背景 / Education
北京航空航天大学 硕士计算机科学与技术 | 2016.09 – 2018.06
山东大学 学士信息管理与信息系统 | 2012.09 – 2016.06 技能清单 / Skills
编程语言PythonPandas, Numpy, Sklearn, PyTorch, SQL, Shell模型方法XGBoost, LightGBM, DeepFM, GNN(GAT/GCN), MMoE, Transformer平台工具Hive, Spark, Airflow, TensorFlow Serving, Docker, Faiss, Kafka领域经验推荐系统、反欺诈检测、图建模、特征工程、AB实验 补充信息 / Additional
英语水平CET-6具备良好的技术文档阅读能力技术博客作者撰写30篇机器学习实战笔记yourblog.com开源项目参与者贡献于 RecBole / DGL 图学习框架。
