AMAZING RESUME

牛敬业

风控算法开发工程师

188****1527niu****@***.com北京30男风控算法开发工程师在职北京30k-50k

教育经历

北京航空航天大学 - 硕士985双一流

2013.09-2016.06

计算机科学与技术

•获“全国大学生金融建模大赛”国赛二等奖，利用 XGBoost 构建信用评分卡，KS 值提升 15%，有效降低坏账率。

•主导实验室特征工程平台建设，沉淀 50+ 风控变量，赋能导师课题落地；组织“反欺诈算法”系列讲座，覆盖 200+ 人次。

工作经历

某跨境支付科技企业 - 智能风控中心金融科技跨境支付

2016.07-2019.06

风控算法工程师实时风控系统特征工程规则引擎

北京

•构建覆盖信用卡盗刷场景的多维特征体系，整合用户位置轨迹、设备指纹等18类异构数据源，使高危交易识别时效从分钟级提升至毫秒级

•设计动态阈值调整策略，结合时间窗口衰减算法优化规则引擎，单月拦截异常支付案例量增长3倍，误伤率控制在0.8%以内

•主导风控中台算法服务化改造，通过Kubernetes容器化部署实现模型热更新，支持日百万级交易实时决策

某大型互联网平台 - 信用科技实验室互联网金融数据智能

2019.07-2021.06

高级风控算法工程师Transformer应用数据融合模型自动化

北京

•研发基于Transformer的信贷用户行为序列模型，融合社交关系网络与消费时序特征，使多头借贷风险识别AUC值突破0.92

•搭建自动化特征工厂，集成200+特征模板库与动态组合策略，特征开发周期缩短60%，模型特征贡献度分析效率提升4倍

•联合银行方建立三方数据融合机制，引入水电煤缴费、征信查询等替代数据，使无征信人群风控覆盖率扩展至68%

项目经历

在线教育平台恶意刷课行为检测系统 - 算法负责人

2020.01-2020.12

某大型互联网平台

•针对MOOC平台课程完成率异常现象，构建多维行为画像模型，整合登录设备、学习路径、视频观看节奏等特征

•采用图卷积网络建模学员社交关系网络，结合异常检测算法识别刷课团伙，使恶意账号识别精准度提升40%

•部署流式计算架构，实现单用户行为分析延迟低于200ms，日均处理交互事件超2000万条，有效遏制知识付费市场恶性竞争

供应链金融动态授信决策引擎 - 算法核心成员

2017.03-2017.12

某金融科技企业

•面向中小制造企业融资场景，设计包含经营流水、税务数据、物流信息在内的三维评估体系

•开发基于时空注意力机制的时序预测模型，量化企业短期偿债能力波动，使授信额度匹配度误差降低至8%

•集成区块链技术实现多方数据存证，通过智能合约自动执行风险预警，使资金周转效率提升35%，坏账率下降2.1%

个人总结

风控算法开发领域深耕者，对金融安全防护体系有强烈使命感。习惯用数据透视风险本质，擅长通过算法模型将模糊的风险直觉转化为可量化的决策逻辑。日常工作中保持代码洁癖，追求算法效率与可解释性的平衡，在信贷逾期预测、跨境支付异常检测等场景中积累深度经验。业余时间持续跟踪联邦学习、图神经网络等前沿技术在反欺诈领域的应用，已搭建个人知识图谱管理系统辅助模型迭代。

技能专长

PyTorch/TensorFlow

时序特征工程

分布式计算框架（Spark/Flink）

数据可视化（ECharts/Tableau）

荣誉奖项

2023年度金融科技领域技术创新奖

2021年全国数据建模大赛企业组二等奖

其他信息

知识产权与开源贡献:

作为第一发明人申请《基于多模态数据的信贷反欺诈方法》发明专利，目前处于实质审查阶段。

开发风控特征自动化监控脚本并开源，GitHub 获 1k+ Star，被 2 家互联网金融公司引用集成。

技术社区与知识传递:

受邀在“金融科技创新峰会”发表《高并发场景下的模型推理优化》演讲，线上播放量累计 1 万+。

担任高校算法训练营客座讲师，指导 30+ 名本科生完成风控建模项目并产出实践报告。

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牛敬业

风控算法开发工程师

188****1527niu****@***.com北京30男风控算法开发工程师在职北京30k-50k

教育经历

北京航空航天大学 - 硕士985双一流

2013.09-2016.06

计算机科学与技术

•获“全国大学生金融建模大赛”国赛二等奖，利用 XGBoost 构建信用评分卡，KS 值提升 15%，有效降低坏账率。

•主导实验室特征工程平台建设，沉淀 50+ 风控变量，赋能导师课题落地；组织“反欺诈算法”系列讲座，覆盖 200+ 人次。

工作经历

某跨境支付科技企业 - 智能风控中心金融科技跨境支付

2016.07-2019.06

风控算法工程师实时风控系统特征工程规则引擎

北京

•构建覆盖信用卡盗刷场景的多维特征体系，整合用户位置轨迹、设备指纹等18类异构数据源，使高危交易识别时效从分钟级提升至毫秒级

•设计动态阈值调整策略，结合时间窗口衰减算法优化规则引擎，单月拦截异常支付案例量增长3倍，误伤率控制在0.8%以内

•主导风控中台算法服务化改造，通过Kubernetes容器化部署实现模型热更新，支持日百万级交易实时决策

某大型互联网平台 - 信用科技实验室互联网金融数据智能

2019.07-2021.06

高级风控算法工程师Transformer应用数据融合模型自动化

北京

•研发基于Transformer的信贷用户行为序列模型，融合社交关系网络与消费时序特征，使多头借贷风险识别AUC值突破0.92

•搭建自动化特征工厂，集成200+特征模板库与动态组合策略，特征开发周期缩短60%，模型特征贡献度分析效率提升4倍

•联合银行方建立三方数据融合机制，引入水电煤缴费、征信查询等替代数据，使无征信人群风控覆盖率扩展至68%

项目经历

在线教育平台恶意刷课行为检测系统 - 算法负责人

2020.01-2020.12

某大型互联网平台

•针对MOOC平台课程完成率异常现象，构建多维行为画像模型，整合登录设备、学习路径、视频观看节奏等特征

•采用图卷积网络建模学员社交关系网络，结合异常检测算法识别刷课团伙，使恶意账号识别精准度提升40%

•部署流式计算架构，实现单用户行为分析延迟低于200ms，日均处理交互事件超2000万条，有效遏制知识付费市场恶性竞争

供应链金融动态授信决策引擎 - 算法核心成员

2017.03-2017.12

某金融科技企业

•面向中小制造企业融资场景，设计包含经营流水、税务数据、物流信息在内的三维评估体系

•开发基于时空注意力机制的时序预测模型，量化企业短期偿债能力波动，使授信额度匹配度误差降低至8%

•集成区块链技术实现多方数据存证，通过智能合约自动执行风险预警，使资金周转效率提升35%，坏账率下降2.1%

个人总结

技能专长

PyTorch/TensorFlow

时序特征工程

分布式计算框架（Spark/Flink）

数据可视化（ECharts/Tableau）

荣誉奖项

2023年度金融科技领域技术创新奖

2021年全国数据建模大赛企业组二等奖

其他信息

知识产权与开源贡献:

作为第一发明人申请《基于多模态数据的信贷反欺诈方法》发明专利，目前处于实质审查阶段。

开发风控特征自动化监控脚本并开源，GitHub 获 1k+ Star，被 2 家互联网金融公司引用集成。

技术社区与知识传递:

受邀在“金融科技创新峰会”发表《高并发场景下的模型推理优化》演讲，线上播放量累计 1 万+。

担任高校算法训练营客座讲师，指导 30+ 名本科生完成风控建模项目并产出实践报告。

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