小柚

13800138000|xiaoyou.risk@163.com|上海市

个人总结

计算机专业应届生,专注金融科技风控领域。熟悉规则引擎架构与机器学习算法在反欺诈场景的落地,具备扎实的Python数据挖掘能力。曾在蚂蚁集团实习参与信贷风控模型迭代,对高并发下的实时决策系统有实战认知。期望在上海或杭州的金融科技公司深耕风控技术,用数据逻辑守护业务安全。

工作经历

风控算法实习生

蚂蚁集团

2025-07 - 2025-10
  • 参与花呗贷前反欺诈规则引擎的优化工作,协助资深工程师梳理超过200条存量规则,通过聚类分析剔除冗余逻辑,使规则匹配耗时降低15%。
  • 利用Python构建用户行为特征库,挖掘出3类新型团伙欺诈模式,相关特征被纳入线上监控体系,试点期间拦截可疑申请约1200笔。
  • 负责日常风控报表的自动化开发,将原本需人工耗时2小时的日结报告缩短至10分钟自动输出,提升了运营团队的响应效率。

项目经历

基于XGBoost的信用卡交易欺诈检测系统

校内科研实验室

2024-09 - 2025-01
  • 独立设计并实现了一套端到端的欺诈检测流程,使用Python处理百万级模拟交易数据,完成数据清洗、特征工程及模型训练全链路。
  • 针对样本不平衡问题,采用SMOTE过采样与代价敏感学习相结合的策略,将模型对少数类(欺诈样本)的召回率从65%提升至82%。
  • 引入SHAP值进行模型可解释性分析,输出了关键风险因子报告,为业务人员制定拦截策略提供了直观的数据支撑。

分布式规则引擎原型设计

个人技术实践

2025-02 - 2025-05
  • 参考Drools架构思想,使用Python与Redis搭建了一个轻量级规则执行原型,支持动态加载DSL配置的风险评分规则。
  • 实现了规则的热更新机制,在模拟高并发压测下(QPS 2000+),系统平均响应时间控制在50ms以内,满足实时风控需求。
  • 编写了完整的技术文档与单元测试用例,代码托管于GitHub并获得30+ Star,展示了良好的工程化规范意识。

教育背景

浙江工商大学

本科 · 计算机科学与技术

2022-09 - 2026-06

技能专长

编程语言

Python · SQL · Java

风控技术

规则引擎 · 反欺诈策略 · 信用评分卡 · 知识图谱

机器学习

XGBoost · LightGBM · Scikit-learn · 特征工程

数据处理

Pandas · Spark · Hive · 数据可视化

简历范文入门2026/11/14

风控工程师简历范文(金融科技校招)

风控工程师 金融行业 应届生

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核心亮点

精准匹配金融科技校招风控工程师岗位需求
突出风控逻辑、规则引擎及机器学习项目经验
展示 Python 数据挖掘能力与应届生潜力

适用人群

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