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数据分析师简历表格

作者：锤子简历 2021/04/07 21:30:00

阅读 165

求职意向

建模/数据分析/数据策略北京薪资面议随时到岗

教育背景

2020.x -2020x 锤子简历大学信息与信号处理

学习：图像处理、机器学习相关课程，研究方向：雷达图像的处理

2020.x -2020x 锤子简历大学自动化

学习：数学、电路、控制原理相关课程。考研的时候，数学全校第一！

工作经验

2020.x -2020x 锤子简历信息技术有限公司风险数据分析（工作职责：贷中管理）

主要工作：

1 、贷中流程（主要完成）：从0到1设计整个贷中管理流程，从业务出发，设计相关功能以及功能触发条件；从策略出发，设计相关功能的输入和输出数据，以满足策略的需要；从监控分析出发，设计贷中流程的标签数据存储和各表的关联关系。

2、贷中模型（独立完成）：完成贷中的各三方数据模型和自有数据模型；

3、贷中策略（主要完成）：基于规则集和模型，制定贷中定价策略（期限、额度、费率）以及销户策略，设计相关策略测试实验；

4、贷中监控（主要完成）：设计贷中监控指标和报表；

日常工作：

1、监控：贷中经营报表、贷中风险报表、模型报表、策略报表（时报、日报、周报、月报）；

2、系统需求：向技术提出业务需求，配合系统功能的开发以及联调；

3、建模工具：基于python完善建模工具，其中包括：变量分析，分箱、特征工程、模型训练及评估，从而提高建模效率和模型性能；

其他工作：

1、贷中审批模型；

2、商城交易反欺诈策略；

工作成果：

月复贷金额从百万增长到目前的10亿，复贷风险稳定；

2020.x -2020x 中国光大银行信用卡中心风险计量（工作职责：贷前审批模型和政策）

主要工作：

1、人行征信报告模型（独立完成）：提取人行征信报告的信息、变量清洗、衍生，建立逻辑回归模型及模型评估，结合决策树制定相关策略和策略评估。

2、反欺诈模型（协助完成）：对客户的贷前申请信息纵向和横向衍生生成标签，通过组合生成交叉特征，利用交叉特征建立逻辑回归模型及模型评估，结合决策树制定相关策略及评估。

3、催收的自愈模型（协助完成）：分析客户的还款时间分布，定义正样本，获取客户的贷前信息、贷中交易信息，变量清洗、衍生、特征工程，建立gbdt模型及模型评估，制定催收策略。

日常工作：

1、审批政策：梳理联名卡（流水贷、个税、社保公积金）的审批政策和授信策略；

2、监控：各分行的风险月报，各联名卡风险分析月报；

3、系统需求：配合技术部进行相关的系统迁移；

工作成果：人行模型替换规则，通过率提高了10%；

自我评价

1、参加国内外相关领域的数据建模比赛，学习相关技能；

2018-11 kaggle Home Credit Default Risk top15%

2019-06 拍拍贷魔镜杯预测资产组合的回款 top5%

2019-09 科大讯飞移动反欺诈广告 top10%

2、阅读风险管理的相关书籍；

3、阅读相关模型论文；

内容来源说明：本文章来自网络收集，如侵犯了你的权益，请联系QQ:2772182309进行删除。

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