风控模型开发专家简历模板

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简小全

13800000000

zhangwei@example.com

深圳

男

风控模型开发专家

在职

深圳

30k-50k

个人总结

10年风控模型开发经验，精通Python、R等数据分析工具，熟练掌握机器学习与深度学习算法（如XGBoost、LightGBM、LSTM等）具备丰富的项目实战经验，成功主导多个大型风控模型项目，模型效果显著（如欺诈识别率提升25%、逾期率降低15%等）良好的团队协作与沟通能力，曾带领团队完成复杂项目，与业务、技术等多部门高效协作持续学习能力强，关注行业前沿技术，引入新算法优化模型性能

教育经历

中山大学

211

数学与应用数学

硕士

2010.092013.06

系统学习数学分析、高等代数、概率论与数理统计等专业基础课程，成绩优异，平均绩点3.8/4.0
参与校级数学建模竞赛，运用数学理论与计算机技术，构建模型解决实际问题，获二等奖
毕业论文《基于大数据的信用评分模型研究》，深入探讨模型构建与优化方法，获优秀毕业论文

工作经历

腾讯科技（深圳）有限公司

互联网大厂

金融科技事业部

风控模型开发专家

风控模型开发团队管理

2018.072023.06

深圳

负责公司信贷业务风控模型体系搭建，主导开发反欺诈模型、信用评分模型等核心模型，模型上线后欺诈识别率提升25%，信用评分模型AUC值达0.85
带领3人团队，运用Python、SQL等技术，处理海量数据（日均处理100万+条数据），进行特征工程、模型训练与评估
与业务部门紧密合作，根据业务需求优化模型策略，使贷后逾期率降低18%
持续关注行业动态与技术发展，引入机器学习新算法（如XGBoost），优化模型性能

平安科技（深圳）有限公司

科技服务

智能风控部

风控模型开发工程师

数据分析模型优化

2015.072018.06

深圳

参与某银行信用卡风控项目，负责构建交易反欺诈模型，通过分析交易行为数据（涵盖交易时间、地点、金额、商户类型等维度），运用逻辑回归、随机森林等算法，识别异常交易，模型准确率达92%
协助优化信用风险评估模型，对历史信贷数据进行深度挖掘（数据量达500万+条），提取有效特征，使模型KS值从0.3提升至0.38
定期撰写模型监控报告（每月1次），跟踪模型表现，及时发现并解决模型漂移等问题

项目经历

互联网小额贷款风控模型开发项目

核心开发人员

腾讯科技（深圳）有限公司

2020.012021.12

项目背景：针对互联网小额贷款业务，为降低欺诈风险与信用风险，开发全流程风控模型体系
项目职责：
- 负责数据清洗与预处理，处理多源异构数据（包括用户基本信息、征信数据、行为数据等，数据总量1亿+条），缺失值填充率达95%，异常值处理准确率98%
- 构建反欺诈模型，运用机器学习算法（如LightGBM），结合专家规则，识别虚假身份、团伙欺诈等行为，模型上线后欺诈拦截率提升30%
- 优化信用评分模型，引入社交网络数据等新特征，通过交叉验证等方法调参，使模型AUC值从0.78提升至0.83
项目成果：实现贷款业务自动化审批，审批效率提升40%，逾期率降低15%

电商交易风控模型开发项目

主要开发人员

平安科技（深圳）有限公司

2016.092017.12

项目背景：某电商平台为保障交易安全，防范恶意用户与虚假交易，开发交易风控模型
项目职责：
- 分析电商交易数据（包括订单信息、用户评价、物流数据等，数据量达8000万+条），提取交易行为特征（如购买频率、退货率等）
- 运用深度学习算法（如LSTM）构建交易风险预测模型，识别高风险交易，模型召回率达90%
- 设计模型监控体系，实时监测模型性能指标（如准确率、召回率等），及时调整模型策略
项目成果：有效减少虚假交易与恶意退货行为，交易纠纷率降低20%

技能专长

Python编程

机器学习算法

数据分析

SQL数据库

荣誉奖项

2022年腾讯金融科技优秀项目奖

其他信息

数据可视化