大数据建模工程师简历模板

《大数据建模工程师简历模板》

【个人信息】

姓名：张明远

性别：男

年龄：32岁

学历：计算机科学与技术硕士（清华大学，2015-2018）

联系方式：+86-138-XXXX-XXXX | zhangmy@email.com

求职意向：大数据建模工程师 | 高级数据科学家

期望薪资：35-45K·13薪 | 期望城市：北京/上海/深圳

【核心技能】

1. 建模能力：

- 精通机器学习（监督学习/无监督学习/强化学习）

- 深度学习框架（TensorFlow/PyTorch/Keras）

- 统计建模（时间序列分析/回归分析/聚类分析）

- 图神经网络（GNN）与图数据库应用

2. 编程能力：

- Python（NumPy/Pandas/Scikit-learn/Matplotlib）

- SQL（Hive/Spark SQL/PostgreSQL优化）

- Scala/Java（Spark生态开发）

- R语言（统计建模与可视化）

3. 大数据生态：

- Hadoop/HDFS数据存储与管理

- Spark（MLlib/GraphX/Structured Streaming）

- Flink实时流处理

- Kafka消息队列架构设计

4. 业务能力：

- 特征工程设计与优化

- A/B测试与因果推断

- 模型部署与监控（Airflow/MLflow）

- 跨团队协作与需求分析

【工作经历】

**腾讯科技（深圳）有限公司 | 高级数据建模工程师**（2020.07-至今）

- 主导微信支付反欺诈系统升级，构建基于XGBoost+LightGBM的混合模型，将欺诈交易识别准确率从89%提升至96%，年减少经济损失超2.3亿元

- 设计用户画像标签体系，整合10+业务线数据源，通过Spark处理每日200TB日志数据，构建3000+维特征库，支撑广告推荐系统CTR提升18%

- 开发实时风控引擎，基于Flink+Kafka实现毫秒级响应，模型迭代周期从2周缩短至3天，支持双十一期间日均5亿笔交易处理

- 带领5人团队完成AI中台建设，标准化模型开发流程，沉淀12个可复用组件，使新项目开发效率提升40%

**阿里巴巴集团 | 数据科学家**（2018.07-2020.06）

- 构建天猫新品推荐模型，采用Wide&Deep架构融合用户行为与商品特征，使新品转化率提升25%，获2019年集团技术创新奖

- 优化搜索排序算法，引入GBDT+LR两阶段模型，结合实时点击数据动态调整权重，搜索满意度指标提升12%

- 开发供应链需求预测系统，基于LSTM网络处理时间序列数据，预测准确率达92%，库存周转率提高15%

- 参与数据治理专项，设计元数据管理系统，规范300+数据表定义，解决跨部门数据不一致问题

【项目经验】

**1. 金融风控联合建模项目（2022.03-2022.12）**

- 合作方：中国工商银行信用卡中心

- 技术栈：Spark MLlib + 图数据库Neo4j

- 成果：

- 构建社交网络风险传播模型，识别团伙欺诈案件127起

- 开发动态特征计算框架，支持实时特征更新延迟

- 模型KS值达0.48，优于基准模型0.32

**2. 智慧城市交通流量预测系统（2021.06-2021.11）**

- 客户：深圳市交通运输局

- 技术栈：PyTorch + 气象API集成

- 成果：

- 融合时空特征与外部数据，预测准确率达91%

- 部署至政务云平台，支撑实时路况发布系统

- 减少拥堵时长23%，获2022年广东省科技进步奖

**3. 跨境电商用户流失预警模型（2019.09-2020.02）**

- 平台：速卖通（AliExpress）

- 技术栈：Survival Analysis + SHAP值解释

- 成果：

- 识别高风险用户准确率87%，挽回年收入1.8亿美元

- 开发可视化分析看板，支持运营团队精准营销

- 模型解释性报告获欧盟GDPR合规认证

【技术专利与论文】

- 发明专利：一种基于图神经网络的金融欺诈检测方法（ZL202210XXXXXX.X）

- 论文：

- 《Dynamic Feature Engineering for Real-time Risk Control》（KDD 2023）

- 《Multi-modal Fusion in E-commerce Recommendation Systems》（WWW 2022）

- 开源贡献：Apache Spark核心代码提交者（累计贡献5000+行）

【教育背景】

**清华大学 | 计算机科学与技术硕士**（2015.09-2018.06）

- GPA：3.8/4.0（专业前5%）

- 研究方向：大数据挖掘与机器学习

- 毕业论文：《基于深度学习的用户行为预测模型研究》

**北京邮电大学 | 计算机科学与技术学士**（2011.09-2015.06）

- 校级优秀毕业生

- ACM-ICPC亚洲区域赛银奖

【培训与认证】

- Cloudera Certified Developer for Apache Hadoop（CCDH）

- AWS Certified Machine Learning – Specialty

- 腾讯云大数据工程师认证（TCBDP）

- 斯坦福大学《机器学习》课程认证（Coursera）

【语言能力】

- 英语（CET-6 628分，雅思7.5）

- 日语（JLPT N2）

【自我评价】

1. 技术深度：8年大数据建模经验，精通从数据采集到模型部署的全流程，熟悉金融、电商、政务等多领域业务场景

2. 工程能力：具备亿级数据量处理经验，优化过Spark作业执行效率，设计过高并发实时计算系统

3. 业务理解：能够快速将业务问题转化为数据问题，通过AB测试验证模型效果，推动技术方案落地

4. 团队协作：擅长跨部门沟通，曾同时管理3个技术团队，完成过百万级预算项目交付

5. 学习能力：持续跟踪顶会论文（KDD/WWW/NeurIPS），每周阅读2篇技术博客，保持技术敏锐度

【关键词】大数据建模、机器学习、深度学习、Spark、Flink、特征工程、金融风控、推荐系统、时间序列分析、图神经网络、Python、SQL、模型部署、A/B测试、数据治理

【简介】本文为大数据建模工程师标准简历模板，涵盖8年一线互联网公司经验，包含腾讯微信支付反欺诈、阿里天猫推荐系统等标杆项目，展示从数据采集到模型部署的全流程能力，突出亿级数据处理、实时计算架构设计、跨团队协作等核心技能，适合求职金融科技、电商、智慧城市等领域的高级数据建模岗位。