个人介绍
11 年金融算法全链路落地经验,深耕信贷风控 + 商户经营分析两大场景,精通多模态数据(文本 / 时序 / 行为轨迹 / 结构 化表格)建模;落地过传统风控机器学习 + 大模型 Agent 两条技术线,独立从 0-1 搭建基于 RAG + 时序大模型 + 多智 能体的金融研报 AI 助手系统,有丰富的模型实战经验
工作经历
2023-08-01 -至今北京桔子分期风控算法工程师
· 多模态用户风险画像构建:融合用户App列表、设备指纹、行为时序数据、第三方征信文本,搭建多模态风险识别体 系。利用LLM对非结构化文本(如通话记录、客服反馈)进行风险标签提取,丰富客群画像维度。 · 负责线上A卡(新客)、B卡(老客)模型开发,采用XGBoost/LightGBM结合深度交叉特征,KS较基线提升10个点。 运用模型蒸馏将复杂模型压缩为轻量学生模型, 解决新渠道冷启动问题 · 外部联合建模与数据融合:与腾讯、12306、同程等机构合作,对底层时序轨迹数据(用户旅程)、空间数据(WIFI/ 地理)深度挖掘,构建联合风控模型
2021-01-01 -2023-07-31度小满科技(北京)用户增长算法工程师
· 负责广告投放模型、流量质量模型与营销响应模型研发,在腾讯、头条、手百等渠道落地精准投放策略,基于MMoE 多任务学习 · 架构,同时优化 CTR、用信成功率、余额、转化等多目标,有效降低 COI。 · 针对营销场景设计全流程机器学习解决方案,构建用户增长特征体系与模型评估体系,持续提升渠道流量效率。 · 结合风控目标进行深度客群分析,构建风控模型、小微模型、行业模型,实现增长与风险协同优化。
2018-03-01 -2021-01-01北京雪球网络技术有限公司算法工程师
· 推荐系统全链路:负责首页推荐召回→粗排→精排→重排,实现Wide&Deep、DeepFM、DCN等模型。针对时序行为 (用户浏览、点击序列)使用GRU建模,CTR提升20%。 · NLP与用户画像:通过主题抽取、股票相关性分析、文本分类构建用户-股票亲密度图谱,应用于召回与特征工程。使 用FastText+KMeans聚类生成主题标签,改善召回端供给多样性。
教育经历
2012-09-01 - 2015-06-30武汉理工大学统计学硕士已认证
2008-09-01 - 2012-06-30武汉理工大学统计学本科已认证




