UP简历 小U

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个人总结

资深AI金融风控师,具备<strong>5年+</strong>金融科技领域经验,精通机器学习、深度学习算法在信用风险评估、欺诈检测中的应用。擅长复杂金融数据处理与分析,主导并优化多项风控模型,成功降低<strong>15%</strong>坏账率,提升<strong>20%</strong>审批效率。致力于通过创新技术赋能金融安全与业务增长。

工作经历

高级AI金融风控师

蚂蚁金服

2021-07 - 2024-05
  • 深度参与核心信贷产品的全生命周期风险管理,包括贷前审批、贷中监控、贷后预警等环节,负责设计并实施AI驱动的风控策略模型优化
  • 主导开发并部署基于深度学习的欺诈检测模型,利用图神经网络(GNN)识别复杂欺诈网络,使欺诈损失降低25%,误报率减少15%
  • 负责构建和维护高维特征工程体系,从海量金融交易、用户行为数据中提取1000+有效风险特征,提升模型预测能力18%
  • 运用XGBoostLightGBM等机器学习算法,优化信用评分卡模型,使逾期率降低1.2%,同时提升审批效率20%
  • 定期进行模型性能监控迭代优化A/B测试,确保模型鲁棒性与时效性,成功应对市场变化带来的风险挑战
  • 与业务部门紧密协作,将风控洞察转化为可执行的业务策略,支持产品创新与业务增长

AI风控算法工程师

平安科技

2019-07 - 2021-06
  • 参与银行信用卡风险评估系统的算法研发与迭代,负责数据清洗、特征工程及模型训练工作
  • 运用逻辑回归随机森林等传统机器学习方法构建用户信用评分模型,提升模型区分度10%
  • 协助团队完成千万级用户数据的清洗与预处理,确保数据质量和模型训练效率
  • 撰写并维护模型开发文档技术规范,确保模型可解释性与可审计性
  • 定期分析模型表现,识别潜在风险点,并提出优化建议,支持业务决策

项目经历

基于强化学习的智能投资组合优化系统

清华大学(硕士毕业设计)

2018-09 - 2019-05
  • 项目背景:传统投资组合优化方法难以适应高波动市场,本项目旨在利用强化学习提升投资决策的动态适应性与收益率
  • 个人角色:独立负责人,负责系统架构设计、算法实现与模型训练
  • 关键技术:采用深度Q网络(DQN)策略梯度(PG)算法,结合量化金融数据进行训练
  • 项目成果:开发的系统在模拟交易中,相比传统Markowitz模型,年化收益率提升8%,最大回撤降低5%,验证了强化学习在金融投资领域的应用潜力
  • 项目价值:为金融机构提供了一种新型的智能投资决策工具,有效应对市场不确定性

教育背景

清华大学

硕士 · 计算机科学与技术

2016-09 - 2019-06

复旦大学

学士 · 软件工程

2012-09 - 2016-06

技能专长

编程语言

Python · SQL · Java · R

机器学习/深度学习

Scikit-learn · TensorFlow · Keras · PyTorch · XGBoost · LightGBM · CatBoost · GNN

数据处理与分析

Pandas · NumPy · Spark · Hive · SQL Server · MySQL

风控建模

信用评分卡 · 反欺诈模型 · 特征工程 · 模型评估 · 模型部署 · A/B测试

云平台与工具

AWS · 阿里云 · Git · Jira · Docker

热门进阶2025/8/11

AI金融风控师简历范文

AI金融风控师 金融行业 3-5年经验

本AI金融风控师简历范文,专为AI金融风控领域专业人士设计,突出AI技术在风险管理中的应用,助您在金融科技浪潮中脱颖而出。

核心亮点

AI金融风控核心技能展示
量化风险分析与建模经验
金融科技项目实战案例
数据驱动的决策能力

适用人群

本范文特别适合AI金融风控师岗位的求职者参考学习, 通过具体的工作经历和项目经验展示,帮助您了解如何突出金融行业 行业的核心竞争力。

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