关于我
资深算法工程师，专注用户行为建模与价值预测，擅长机器学习模型开发（AUC 0.78）、特征工程（多维特征体系）及增长策略优化（ROI提升40%），具备Web3场景下用户分层、激励设计等完整闭环能力，强业务落地与跨部门协作经验。
经验
Algorithm Engineer
某公司 - - 现在
职位: Algorithm Engineer | 项目: 1. 主要负责用户行为建模、价值预测、增长策略分析、特征体系建设、实验设计和业务策略评估等工作。经验覆盖用户生命周期预测、营销响应预测、价值评估、休眠用户识别以及多渠道策略优化等典型算法场景。\n\n2. 在建模层面，基于业务行为数据开发多种机器学习模型，包括用户价值预测模型、营销响应模型、休眠预测模型等；实际取得的效果包括线上 AUC 0.78 的价值模型（相对传统方法提升约 12%），以及覆盖 260 万用户的休眠预测模型（AUC 0.63），显著提升存量用户识别与触达效率。\n\n3. 在特征建设方面，根据业务目标设计了多维特征体系，包含行为特征、交互特征、转化路径、内容偏好、时间序列特征等；主导建设特征宽表、样本宽表，支撑多个模型的统一输入结构，提高模型的稳定性与复用性。\n\n4. 在策略与增长相关工作中，负责建立 A/B 实验与评估体系，使用对照组、显著性检验和指标体系推动策略优化；曾推动营销 ROI 提升 40%，并通过策略细分与用户分层提升存量激活率 35%。同时根据模型输出制定业务策略，包括触达优化、预算配置、客群优先级、策略迭代方向等。\n\n5. 在数据分析与业务支持方面，持续对关键指标进行分析，识别用户行为趋势、价值变化、休眠风险、渠道质量差异等，帮助业务团队改进触达策略、提升用户留存和价值贡献。参与跨部门协作，将建模结果与营销、产品、运营等部门对齐，实现从模型到业务落地的完整闭环。\n\n整体能力覆盖用户行为理解、算法建模、特征工程、策略验证、增长分析以及业务沟通，能够在 Web3 相关的用户价值评估、行为预测、激励优化、用户分层等方向提供可落地的算法支持。
