都督总统（孙晨）
程序员
昆明公交有限公司 · 2年经验
日薪：
￥1700/8h
地点：
昆明 全区
时间：
下班后周六周日可工作日驻场（自由职业原因）
信用行为
0
接单数
0
评价数
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收藏数
技术能力
我具备全面的Python数据分析与机器学习开发能力。能熟练使用Pandas、NumPy进行数据清洗和处理，利用Matplotlib、Seaborn制作数据可视化图表。掌握Scikit-learn机器学习库，可完成特征工程、模型训练与评估全流程。了解TensorFlow、PyTorch深度学习框架。注重代码规范与可维护性，善于将技术分析结果转化为商业洞察，为决策提供可靠支持。
项目经验
本项目旨在为金融机构开发一个自动化信用风险评估系统。我的核心职责是模型开发与优化。我使用Pandas进行了大规模信贷数据的探索性数据分析（EDA）和严格的变量筛选，并针对类别不平衡问题应用了SMOTE等采样技术。基于Scikit-learn，我训练并对比了逻辑回归、随机森林和梯度提升树（XGBoost）等多种模型，通过网格搜索进行超参数调优，最终选定的模型在测试集上的AUC达到了0.82。我将最终模型封装为Python类，并编写了清晰的API接口文档，供后端系统调用。该系统成功上线，将人工审核效率提升了40%，并有效降低了坏账风险。
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都督总统（孙晨）
程序员 · 2年经验 · 昆明公交有限公司
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技术能力
我具备全面的Python数据分析与机器学习开发能力。能熟练使用Pandas、NumPy进行数据清洗和处理，利用Matplotlib、Seaborn制作数据可视化图表。掌握Scikit-learn机器学习库，可完成特征工程、模型训练与评估全流程。了解TensorFlow、PyTorch深度学习框架。注重代码规范与可维护性，善于将技术分析结果转化为商业洞察，为决策提供可靠支持。
项目经验
本项目旨在为金融机构开发一个自动化信用风险评估系统。我的核心职责是模型开发与优化。我使用Pandas进行了大规模信贷数据的探索性数据分析（EDA）和严格的变量筛选，并针对类别不平衡问题应用了SMOTE等采样技术。基于Scikit-learn，我训练并对比了逻辑回归、随机森林和梯度提升树（XGBoost）等多种模型，通过网格搜索进行超参数调优，最终选定的模型在测试集上的AUC达到了0.82。我将最终模型封装为Python类，并编写了清晰的API接口文档，供后端系统调用。该系统成功上线，将人工审核效率提升了40%，并有效降低了坏账风险。
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