内容:
算法 leader岗,主要工作职能有算法架构设计,核心算法开发,算法和大数据团队管理及项目管理。
业绩:
1、从0组建大数据及算法团队
2、从0搭建数据仓库
3、从0搭建推荐系统,承担平台80%以上的流量入口,点击率和出价率提升20%以上
4、AIGC 项目预研及落地。主要涉及 AI 主播项目,包括的子模块有解说词生成及微调,文本转语音(tts),唇形语音对齐,
stable diffsion 照片生成及 AI 换脸。

内容:
1、团队管理,制定团队目标和okr,形成算法开发方法论
2、沟通业务需求,将业务需求转化为算法需求,并将工作进行分解,让算法工程师进行开发
3、 建立前期数据分析、数据预处理、模型训练、上线及上线后指标采集为一体的算法中台,并将整个体系形成闭环,通过上
线后采集的指标来优化模型
4、 主导开发平台级推荐系统,包含主体服务、召回服务、排序服务和重排服务四个模块,每个模块之间互相解耦,虽然业务
逻辑非常复杂,但整体响应时间也能控制在500ms以内
5、 主导开发平台级算法中台,将算法部对外输出的所有算法都通过算法中台进行输出,形成标准化流程,同时减少算法工程
师重复开发工作量,并可实现内部沉淀。
6、 主导开发聊天机器人算法,实现了在融资咨询和工商咨询两个行业的faq和多轮对话。
7、 开发部分核心算法并进行调优,如nlp中的防骚扰算法等
业绩:
1、从0到1搭建平台推荐系统,涵盖人员推荐、产品推荐和内容推荐等多个场景
2、搭建平台级算法中台
3、 开发聊天机器人,应用于售前咨询场景

1. dmp平台标签体系搭建与完善,结合自身数据和第三方数据,通过数据清洗提炼出事实标签,再在事实标签的基础上,标签
细粒度达到3w+,通过模型建立预测标签,将事实标签和预测标签结合起来,做出用户画像
2. 将用户画像标签应用于rtb广告投放平台,并通过深度学习模型deepfm等优化ctr广告点击率
3. 对三方咨询项目提供模型解决方案,把问题抽象为数据语言,建立目标特征池并进行特征工程,在此基础上建立对应模
型,涉及的问题包括但不限于:回归、分类、聚类、图像处理、NLP等,同时负责模型的性能提升及优化。主要参与过宜宾视
频智能检测污染排放项目,船运公司nlp项目和大同市交通辅助决策系统项目。
4. 基于hadoop平台海量数据提取、处理和运算。

1、基于海量数据,用数据挖掘,机器学习方式对消费金融风险进行识别、评估和建模
2、对接入的第三方数据源进行评估,分析指标可用性,并建立ETL指标,开发上线
3、根据不同业务场景及产品类型,梳理反欺诈模型及信用模型,并初步探索风险定价
4、根据外部环境及政策变化,不断迭代、更新、优化线上模型

公司是成都本土互联网消费金融平台,建立了自己的大数据风控系统,主打线上线下场景的消费分期业务。在该公司的工作
先后经历了三个阶段:
第一个阶段:
平台刚刚建立,网站及APP内容需要规划和梳理,同时需要用户引流和转化。此时的职位是运营总监,主要工作职能如下:
1、用户画像、市场分析与竞品分析
2、网站及APP规划,包括内容规划和页面规划
3、整体运营的规划及实施,包括内容运营、活动运营、用户运营、事件营销、口碑营销等
4、沟通平台推广资源,并对渠道效果进行数据分析
5、制定运营目标,并分解执行,通过下级数据报表汇总,分析运营策略有效性,并及时进行调整。
第二个阶段:
此时平台发展已走上正轨,流量也保持稳定增长的趋势,此时为了业务扩张需要融资,所以我的岗位从运营总监调整为董事
长助理,主抓融资工作,此时主要工作职能如下:
1、公司战略规划及品牌定位
2、对外发布行业深度文章及官方文章
3、所有路演材料的制作,包括路演ppt,商业计划书,投资机构所需的其他材料等
4、与各大风投沟通,参与定向路演
5、把握融资工作的各项进度与节点,有效推进
第三个阶段:
在为公司成功拿到5000万融资后,平台着手自建大数据风控系统。此时我的职位仍是董事长助理,但工作职能由对外融资转
向数据挖掘,这个阶段主要工作职能如下:
1、与风控部门一同梳理风控策略,从身份特质、信用记录、消费记录、行为轨迹、社交媒体等五大维度来综合判定用户等
级,并根据多年金融业务经验加入了特色维度。
2、利用SQL从数据导出原始数据,并与爬虫爬回来的数据以及第三方提供的数据进行融合,进行数据清洗
3、通过数据模型筛选出与违约最相关的变量
4、通过朴素贝叶斯、决策树、SVM, GBDT, 随机森林, xgboost等算法进行建模,并对模型进行调参优化。