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数据挖掘工程师求职简历案例集

简历1

基本信息

● 姓名：锤子简历

● 联系方式：邮箱/电话/地址

求职意向

● 岗位：数据挖掘

● 地点：广东广州

● 薪资：面议

教育背景

● 2015.9-2017.7 锤子简历大学1 软件工程（智能优化计算方向）

● 2011.9-2015.7 锤子简历大学2 计算机工程与科学

工作经历

● 2017.7-至今 锤子简历公司1 大数据工程师

○ 医疗软件竞投标、数据分析、Web开发

● 2016.12-2017.4 锤子简历公司2 实习

○ 数据抽取、文档维护

项目经验

● 数据匹配模块开发（C#）

● 绩效考核系统（Java/Spring Boot）

● 数据库设计与竞投标

技能与评价

● 技术栈：MATLAB、聚类算法、神经网络

● 自我评价：抗压能力强，团队协作佳

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简历2

求职意向

● 岗位：数据挖掘及策略规划

教育背景

● 2011.9-2015.7 数学系（金融学科辅修）

工作经历

● 2016.5-至今 招商信诺 数据分析挖掘岗

○ 客户生命周期数据策略开发

亮点项目

● 智能语音质检模型

○ 行业首创全量质检，准确率90%+

○ 获《国际金融报》科技创新奖

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简历3

教育背景

● 英国肯特大学 数学与统计（荣誉学位）

工作成果

● 开发8项模型：反欺诈、营业厅选址等

● 技术栈：Oracle、Spark MLlib、Python

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简历4

特色技能

● 培训经历：大数据分析7个月（Python/MySQL/Hadoop）

● 数学建模：省级三等奖

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简历5

项目经验

● 协同过滤算法优化

● 脂肪肝机器学习研究

● 校园语音助手开发

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简历6

教育亮点

● 专业：信息与计算科学（数学+计算机交叉）

● 奖项：美赛S奖、全国数模省级三等奖

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简历7

技术特长

● 专利：地理空间兴趣点检索方法

● 模型开发：学生行为分析（Python/sklearn）

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简历8

学术实践

● CODA大赛获奖：全流程数据挖掘

● 技术博客：腾讯云开发者专栏作者

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简历9

职场优势

● 评分卡建模：反欺诈模型、信用评分卡

● 业务洞察：优化广告投放效果

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简历10

金融数据专家

● ETL开发：支付模型建设

● 风险预测：盗卡识别模型

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简历11

行业经验

● 客户：咪咕、宝洁、美团

● 分析方向：用户画像、行为分析

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简历12

算法工程

● 广告优化：点击率预估（LR模型）

● 工具链：Python生态/Hive/Redis

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简历13

计算机视觉

● 在研项目：

○ 机载小目标识别（YOLOv5优化）

○ 智能交通检测（模型部署）

注：以上为精简版Markdown结构，实际使用时可根据需求调整层级和内容详略。关键要素包括：

1. 模块化分区：基本信息/教育/工作/项目分列

2. 技术关键词：加粗核心技能和工具

3. 成果量化：准确率、奖项等数据突出显示

4. 时间倒序：最近经历优先展示

文/锤子简历

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