primoshen
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个人介绍

有良好的数学基础: 概率论、 线性代数、 统计学; 乐于帮助同事来解决遇到的问题或者给出解决方案; 有较强的创新和解决能力; 工作认真负责, 生活沉稳乐观; 秉承使命必达、 持续完善的理念; 良好的全局观和执行力;先后在苏宁、 青麦、 恒安等中大型互联网公司任职经历, 期间曾收到华为 Cloud BU事业部 offer。 先后做过线上、 线下零售行业多品类的销量预测及补货项目, 对业务的认知、 分析、 拆解、 建模有一定的经验, 尤其是在预测这方面, 有着丰富的多场景经验。

工作经历

  • 2022-09-01 -至今恒安嘉新(北京)科技股份公司ai

    在恒安嘉新(北京)科技股份公司任职AI算法工程师,帮助运营商完成工业和信息化部的电话反欺诈及反骚扰考核目标,减少人民群众的财产损失。

  • 2021-09-26 -2022-08-31深圳宁泽金融科技有限公司数据分析

    该项目旨在为公司某金融产品在某地方性银行提供精准营销、 风险控制以及提高产品用信率 1. 征信报告(文)解析; 2. 不良分析; 3. 用户流失分析; 4. 数据化精准运营; 5. 风控模型监控;

  • 2021-03-01 -2021-09-30恒安嘉新(北京)科技股份公司ai

    在恒安嘉新(北京)科技股份公司任职AI算法工程师,帮助运营商完成工业和信息化部的电话反欺诈及反骚扰考核目标,减少人民群众的财产损失。

  • 2019-10-21 -2021-02-26南京青麦供应链有限公司机器学习

    从 0 开始负责数据仓库搭建, 负责 yarn+hdfs+hive+spark+sqoop+hue+sentry+impala的底层大数据平台的能力建设和技术组件选型; 负责大数据开发管理平台(核心功能: 统一任务调度, 离线任务创建, 配置, 任务运行日志监控查看, 资源管理, 数据资产管理等) 的开源项目选型(DolphinScheduler(原 EasyScheduler) ) ;

  • 2018-11-22 -2019-10-18苏宁人工智能研发中心算法工程师

    在苏宁易购人工智能研发中心的主要工作内容如下: 不同数据源的数据集成; 销量数据分析及数据处理; 特征工程; 模型部署、 效果评估、 模型优化及监控;

教育经历

  • 2013-09-04 - 2016-03-24南京航空航天大学导航、制导与控制硕士

    研究生毕业于南京航空航天大学导航制导与控制专业

  • 2009-09-10 - 2013-06-26成都信息工程大学应用物理本科

    本科毕业于成都信息工程大学应用物理学专业

技能

HDFS
爬虫
Hadoop
MySQL
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作品
门店蔬菜品类智能补货

项目简介: 该项目旨在为店长及蔬菜品类运营人员提供蔬菜天维度自动补货,以期减少人力成 本及不必要的损失的同时,推进蔬菜采购合理包规; 主要职责: 1 数据平台底层技术组件(Hadoop 原生组件、CDH 版本、HDP 版本)及任务调度系统(初 期的 Linux crontab 到 airflow 到 DolphinScheduler)选型、环境搭建,并指导其他后端开 发人员在此基础上开发; 2 数据仓库从 0 到 1,整合公司不同渠道销售、库存、采购、营销等业务数据,推动 各个业务系统责任数据字典维护,数据建模、质量把控、清洗、集成; 3 公司门店已覆盖的城市及即将覆盖的城市不同地理、时间维度天气数据采用 scrapy 架构定时爬取,并将原数据存 MySQL,各种处理之后写 hive; 4 门店不同渠道经营数据分析及各类数据分析; 5 特征工程,特征选择、模型选择、销量机会损失补偿、销量预测、及模型预测效果 评估及优化(整合各时间段天气、期初期末库存、营促活动、各时间段销量数据,基于 此数据采用 k-mean 聚类对以售罄商品需求还原,主要特征由基于 spark 的工具类处理, 在特征中引入基于门店商品做为句子的 spark word2vec 模型输出商品的向量特征,及 spark arima 模型预测结果做为特征,最终采用 spark RF 模型预测各门店蔬菜类商品每天 销量); 6 部分蔬菜预测准确率 100%,公司所有门店整体 MAPE 50%左右;

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2023-04-15 08:18
2021 阿里云基础设施供应链大赛

项目简介: 本次竞赛将聚焦在解决在补货单元纬度(最小库存管理单位),给定过去一段时间的 历史需求数据、当前的库存数据、补货时长以及补货单元的相关信息(产品维度与地理 纬度),由参赛者结合“时序预测”、“运筹优化”等技术给出相应的库存管理决策,在保证 库存大概率满足需求不发生断供的情况下,降低库存率,达到降低库存成本的目的。 主要职责: 1. 数据分析; 2. 模型选择及调参; 3. 模型部署;

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2023-04-15 08:20
金融产品风控及数据分析

1. 定期监控产品用信及其相关情况; 2. 产品逾期、不良情况分析; 3. 用户流失分析; 4. 产品精准营销; 5. 征信报文解析; 6. 行内用户白名单数据筛选并打上相应标签; 7. 协助风险策略师调整风控规则以及客群合并;

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2023-04-15 08:21
更新于: 2022-10-14 浏览: 100