《数据挖掘工程师简历模板》
一、个人信息
姓名：张明
性别：男
年龄：28岁
联系电话：138-XXXX-XXXX
电子邮箱：zhangming@email.com
现居地：北京市海淀区
求职意向：数据挖掘工程师
期望薪资：20K-30K/月
到岗时间：两周内
二、教育背景
2015.09-2019.06 清华大学 计算机科学与技术专业 本科
主修课程：数据结构、算法设计与分析、数据库系统、机器学习、数据挖掘、统计学基础、人工智能导论
毕业论文：《基于深度学习的用户行为预测模型研究》
论文成果：提出一种改进的LSTM模型，在用户行为预测任务中准确率提升12%，获校级优秀论文奖
2019.09-2022.06 中国科学院大学 计算机应用技术专业 硕士
研究方向：大数据分析与挖掘
导师：李华教授（国家杰出青年科学基金获得者）
科研项目：
1. 国家自然科学基金项目《面向异构数据源的融合挖掘方法研究》（主要参与者）
2. 企业合作项目《电商用户画像构建与精准营销系统开发》（项目负责人）
学术成果：
1. 发表SCI论文2篇（第一作者1篇）
2. 申请发明专利3项（已授权1项）
3. 获2021年中国大数据技术大会优秀论文奖
三、工作经历
2022.07-至今 腾讯科技有限公司 数据挖掘工程师
所属部门：AI Lab大数据中心
工作职责：
1. 负责用户行为数据挖掘与分析，构建用户画像系统，支撑精准营销业务
2. 开发实时推荐算法，优化推荐系统点击率（CTR）提升18%
3. 设计并实现AB测试框架，支撑产品迭代决策
4. 带领3人小组完成用户流失预测模型开发，准确率达92%
5. 与产品、运营团队协作，推动数据驱动决策文化落地
项目经验：
项目一：腾讯视频用户兴趣预测系统
项目周期：2023.01-2023.06
项目角色：技术负责人
项目描述：
针对视频平台用户兴趣漂移问题，设计基于注意力机制的动态兴趣预测模型
项目成果：
1. 模型在测试集上AUC达0.89，较传统模型提升15%
2. 支撑个性化推荐系统，用户观看时长提升22%
3. 获公司年度技术创新奖
项目二：微信支付风控系统优化
项目周期：2022.09-2022.12
项目角色：核心开发者
项目描述：
构建基于图神经网络的交易风险检测模型，解决传统规则系统误报率高问题
项目成果：
1. 模型召回率达98%，误报率降低至0.3%
2. 日均处理交易数据量超1亿条
3. 支撑风控系统通过PCI DSS认证
2020.07-2022.06 百度在线网络技术（北京）有限公司 数据挖掘实习生
所属部门：大数据部
工作职责：
1. 参与搜索广告点击率预测模型优化
2. 开发特征工程自动化工具，提升模型迭代效率
3. 协助完成用户行为日志分析系统搭建
项目经验：
项目：百度搜索广告CTR预估模型优化
项目周期：2021.03-2021.08
项目角色：主要开发者
项目描述：
针对长尾查询CTR预估问题，提出基于知识蒸馏的模型优化方案
项目成果：
1. 模型在测试集上Logloss降低0.02
2. 支撑广告系统日均收入提升3%
3. 获部门季度优秀项目奖
四、专业技能
编程语言：Python（熟练）、R（熟练）、SQL（精通）、Java（基础）
机器学习框架：TensorFlow（精通）、PyTorch（熟练）、Scikit-learn（精通）
大数据处理：Hadoop（熟练）、Spark（精通）、Flink（基础）
数据库系统：MySQL（精通）、Hive（熟练）、Redis（基础）
可视化工具：Matplotlib、Seaborn、Tableau
算法能力：
1. 监督学习：逻辑回归、决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM
2. 无监督学习：K-Means、DBSCAN、GMM、PCA
3. 深度学习：CNN、RNN、LSTM、Transformer、BERT
4. 图算法：PageRank、社区发现、图神经网络
5. 强化学习：Q-Learning、DQN、Policy Gradient
五、项目经验（独立项目）
项目一：电商用户购买行为预测系统
项目周期：2021.10-2022.03
项目角色：独立开发者
项目描述：
基于淘宝用户行为数据集，构建用户购买预测模型
技术实现：
1. 数据预处理：缺失值填充、异常值检测、特征编码
2. 特征工程：用户行为序列建模、时间衰减因子、商品关联分析
3. 模型构建：XGBoost+LightGBM集成模型
4. 模型评估：AUC、F1-score、召回率
项目成果：
1. 模型在测试集上AUC达0.91
2. 预测准确率较基准模型提升25%
3. 代码开源至GitHub，获500+星标
项目二：新闻推荐系统
项目周期：2020.06-2020.09
项目角色：项目负责人
项目描述：
构建基于内容与协同过滤的混合推荐系统
技术实现：
1. 内容分析：TF-IDF、LDA主题模型
2. 协同过滤：基于用户的KNN、矩阵分解
3. 混合策略：加权融合、级联融合
4. 实时推荐：Redis缓存、Flink流处理
项目成果：
1. 推荐准确率提升18%
2. 响应时间控制在200ms以内
3. 部署至阿里云服务器，支撑日均10万次请求
六、证书与荣誉
2021.12 全国大学生数据挖掘竞赛一等奖（前5%）
2020.06 阿里云ACE认证工程师
2019.12 全国大学生数学建模竞赛二等奖
2018.06 英语六级（CET-6）623分
2017.12 计算机二级（Python）优秀
七、自我评价
1. 具备扎实的数学基础与编程能力，熟练掌握机器学习与深度学习算法
2. 拥有3年数据挖掘项目经验，熟悉从数据采集到模型部署的全流程
3. 擅长特征工程与模型调优，在CTR预估、推荐系统等领域有深入实践
4. 具备良好的沟通能力，能与产品、运营、开发团队高效协作
5. 持续学习能力强，关注行业动态，定期阅读顶会论文（KDD、SIGKDD、WWW等）
6. 责任心强，能独立承担项目任务，具备一定团队管理能力
八、职业规划
短期目标（1-3年）：
1. 深入掌握工业级数据挖掘解决方案
2. 成为能够独立负责复杂数据项目的中级工程师
3. 发表1-2篇高水平学术论文
中期目标（3-5年）：
1. 晋升为高级数据挖掘工程师/技术专家
2. 带领团队完成具有行业影响力的数据项目
3. 申请2-3项发明专利
长期目标（5年以上）：
1. 成为数据科学领域的技术领导者
2. 推动数据驱动决策在企业中的深度应用
3. 培养新一代数据人才
关键词：数据挖掘工程师、机器学习、深度学习、推荐系统、CTR预估、用户画像、大数据处理、特征工程、模型优化、TensorFlow、PyTorch、Spark、Hadoop、SQL、Python、项目经验、腾讯科技、百度实习、清华大学、中国科学院大学
简介：本文是一份完整的数据挖掘工程师求职简历模板，涵盖个人信息、教育背景、工作经历、专业技能、项目经验、证书荣誉、自我评价和职业规划等内容。突出展示了候选人在机器学习、深度学习、大数据处理等领域的专业能力，以及在腾讯、百度等知名企业的项目实践经验，适合有3年左右工作经验的数据挖掘工程师求职使用。
