职业概要

10年数据挖掘与算法管理经验，曾从0到1组建30人算法团队，累计为公司创造超5亿元业务收益。擅长推荐系统、用户增长、风控反欺诈三大方向，具备跨部门协同与战略落地能力。

工作经历

阿里巴巴 算法专家 / 团队负责人 2018.05-至今

• 组建并管理30人数据挖掘团队（含算法、工程、产品），覆盖淘宝首页推荐、直播推荐、营销活动
• 设计多目标排序框架（GMV+DAU+时长），核心指标提升12%，年增营收3.8亿元
• 牵头联邦学习反欺诈项目，联合支付宝、菜鸟数据，识别黑产账户200万+，挽回损失1.1亿元
• 推动A/B实验平台升级，实验并发量提升5倍，决策周期从7天降至1天

腾讯广告 资深数据挖掘工程师 2013.07-2018.04

• 负责Look-alike人群扩展模型，覆盖微信朋友圈、QQ空间，CTR提升22%
• 搭建实时特征工程平台，支持日均100亿次特征计算，延迟<50 ms

教育背景

上海交通大学 计算机科学 博士 2009.09-2013.06

• 博士论文：社交网络影响力最大化算法，SCI一区论文4篇

行业影响力

• 2022年出版《数据挖掘实战：从算法到落地》销量2万册+
• 多次担任KDD、CIKM程序委员会委员
  

数据挖掘工程师简历撰写核心要点

1. 基本信息要求

除姓名、手机、邮箱外，务必加上**GitHub/技术博客/LinkedIn**链接，HR在初筛时会直接点开。若投递外企，加英文姓名与Visa状态；若目标国企，可附政治面貌。

2. 核心技能展示

用**“技能矩阵”**方式呈现，横轴为技术栈，纵轴为熟练度（★-★★★★★）。务必覆盖以下5大关键词：

• 机器学习/深度学习框架（TensorFlow、PyTorch）
• 大数据工具（Spark、Flink、Hive）
• 特征工程与模型调优（XGBoost、LightGBM、AutoML）
• 业务场景（推荐、风控、增长、NLP、CV）
• 工程落地（Docker、K8s、CI/CD、MLOps）

3. 工作经历描述：STAR+数字化

模板：**“在S场景下，使用T技术，完成A动作，带来R结果（数字）”**。例如：

> 在履约ETA场景下，使用Transformer+时空图神经网络，重构预测模型，将MAE从18.6 min降至15.2 min，年节省赔付1,200万元。

4. 项目经验/成果展示

每个项目至少包含3个量化指标：**模型指标（AUC、F1、MAE）+ 业务指标（GMV、留存、成本）+ 工程指标（QPS、延迟、资源利用率）**。用**粗体**突出关键数字。

5. 教育背景与证书

应届生把相关课程、GPA、论文写全；社招只需一行。证书优先：**PMP、TensorFlow Certificate、Databricks Spark认证**。

6. 常见误区提醒

• ❌ 堆砌技术名词，却无业务结果
• ❌ 项目描述写成“我负责xxx”，缺乏量化
• ❌ 把课程作业当作正式项目
• ❌ 忽略ATS关键词：不写“机器学习”，写“Machine Learning”
• ❌ 联系方式用QQ邮箱或手机号码写错

简历优化建议

关键词优化（针对ATS）

在JD中抓取高频词，如“实时特征”、“A/B实验”、“MLOps”，并在**技能、项目、工作经历**中自然嵌入2-3次。简历姬AI求职助手可一键扫描JD并匹配关键词，**1分钟完成优化**。

排版与格式

• 使用**单列布局**，PDF格式，命名“姓名-岗位-年限.pdf”
• 控制篇幅：应届1页，3-5年2页，5年以上≤3页
• 字体≥10.5 pt，行距1.15，关键数字加粗

投递前检查清单

1. 所有数字可溯源（面试必问）
2. 超链接可正常跳转
3. 文件名、邮件标题、简历内求职意向保持一致
4. 用简历姬AI模拟面试，提前准备3个STAR故事

总结

一份高分的数据挖掘工程师简历=**精准关键词+量化成果+业务故事**。按照本文3份范文与要点拆解，你可在1小时内完成首轮迭代。若想进一步提升通过率，推荐使用[简历姬AI求职助手](http://app.resumemakeroffer.com/)：从AI简历优化、智能求职信到模拟面试，全流程覆盖，帮你把面试邀约率提升**3倍**。现在就去体验，2026年Offer等你拿！

数据挖掘工程师简历怎么写？3份高分模板+范文参考助你拿下2026年Offer

Q1: 数据挖掘岗位最看重哪些关键词，如何快速嵌入简历？

用简历姬·AI简历优化，上传JD后系统会自动提取“Python、Spark、特征工程、A/B Test”等高频关键词，并给出*加粗*位置建议，1分钟完成匹配度提升，让HR 6 秒扫描即命中核心技能。

Q2: 项目经历怎么写才能体现“数据驱动业务”的价值？

遵循“场景-行动-结果”三段式：先用一句话交代业务痛点，再突出*算法选型*与*数据规模*，最后用*百分比*量化收益。简历姬模板库内置10+数据挖掘STAR范文，可直接套用并AI微调成你的故事。

Q3: 应届生缺乏工业级项目，简历如何不空洞？

把课程大作业、Kaggle竞赛、开源贡献包装成“微型项目”，强调*数据量级*与*模型创新*。用简历姬AI求职信功能，一键生成“学术转工业”的过渡段，弱化经验不足，放大学习潜力。

Q4: 转行人士如何突出可迁移技能并通过ATS筛选？

先用简历姬职业规划工具，识别原岗位与数据挖掘的交集（如SQL、统计、业务理解），再让AI把旧经历转译为“数据思维”语言；系统同步优化ATS关键词密度，确保机器和人双重通过。

Q5: 面试常问“模型上线后效果下降”，如何提前准备？

在简历姬AI模拟面试中选择“数据挖掘深度场景”，AI会追问*数据漂移*、*特征失效*等连环问题，并给出答题卡与改进建议；多轮练习后，真实面试即可从容拆解。

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