CMO
性别：女
电话：188-8888-8888
邮箱：email@jianli1.com 所在地：广东省珠海市
生日：1985.05
基础信息
学历：本科
学校：中南财经政法大学
专业：工商管理
身体状况：健康
求职意向
意向城市：广东省珠海市
教育经历
中南财经政法大学
工商管理
2016.09 ~ 2020.06
本科
主修课程：管理统计学、经营管理学、微观经济学、采购与供应管理、市场预测与决策、财务运营、工商企业管理、质量管理、市场营
销学、管理策略、管理学、宏观经济学、管理信息系统、统计学、会计学、财务管理、市场营销、经济法、运营管理、人力资源管理、
企业战略管理。
工作经历
中国联合网络通信股份有限公司
2020-3-1 ~ 2021-8-1
CMO
公安嫌疑人判别模型
公安机构积累了大量的关于公民信息、日常出行记录、电话短信等信息，并且积累了过往某些犯罪嫌疑人标签。该项目主要根据公
安行业信息提取人员特征，从而自动判别人员某类型犯罪可能性。
技术实现：
数据清洗：对百万条公民信息进行数据清洗，删除掉缺失严重的行与列，删除身份证号重复信息等，删除无法识别其具体含义的数
据等。
特征提取：包括缺失值处理、离散化、构建特征组合等。提取人口统计学特征、与嫌疑人人员同姓同住特征、频繁往返涉毒地特
征、特殊出行规律特征、与嫌疑人人员沟通等特征。
建模：采用随机森林、xgboost、lightgbm 等算法工具建模并评估。
数据处理、特征工程，模型训练及参数调优，模型上线
办案系统-刑期预测
刑事案件刑期预测是华宇信息新一代法院办案系统的一部分，其能够根据办案系统中录入的案件类型、事件严重程度等多种因素自
动输出案件的刑期预测，并将与法官的量刑结果作对比，超过一定阈值将进行提示。
技术实现：
数据/特征获取：以法研杯大赛数据为基础，从裁判文书网爬取低频案件文本数据进行数据样本扩展，按照办案系统的数据字典生成
原始数据
数据标注：由业务专家提前对刑期可能有影响的特征，使用数据统计验证。将原始数据文本处理后转换成模型输入
建模：使用 pytorch 工具构建预测模型
结果：最终得到了平均预测精度 86%的预测结果。
法律人工智能-虚假诉讼模型
虚假诉讼判别是两高一部的高质高效的审判支撑关键技术及装备研究重点研发技术的子课题。其根据后台中的卷宗材料以及结构化
数据，从人-案、人-财、法官-案件关系等角度设计虚假诉讼特征，经专家业务分析确定特征分数，根据输出结果判断案件性质。
技术实现：
数据获取：从文书中经 OCR 提取补全结构化数据
特征构建：根据专家业务分析，提取案件基本信息、人员亲属工作关系、人财所属关系、诉费缴纳、执行情况、结案方式等特征，
建模：使用专家评审法打分模型建模并结合随机森林算法预测结果进行评估
结果：课题通过专家组验收
江西铜业股份有限公司
2021-9-1 ~ 2023-2-1
CMO
集团杂志出版论文中英互译
300 本杂志及 80 个会议网页英译中
翻译质量审核
负责华语区教授、专家的专业咨询
参与国际会议筹办工作、并会议现场咨询
离职原因：印度女性安全问题严重，导致回国
项目经验
中国联通相关项目
2020-3-1 ~ 2021-8-1
中国联合网络通信股份有限公司
CMO
香港港铁系统，主要功能包括：车票查询和购买，网上购物，社区等功能
工作职责：自动化测试：针对系统的查票，购票模块，进行需求分析，使用 TestComplete 工具，编写 Web 自动化测试脚本和测
试报告分析
铜业相关项目
2021-9-1 ~ 2023-2-1
江西铜业股份有限公司
CMO
为帮助瑞士 Sunrise 运营商进行数字化转型，优化其业务流程、降本增效。本项目为 Sunrise 定制化了一个 ToB 的线上商城系统，
Surnise 产品经理可在商家端配置需要进行线上销售的电信类商品的描述、规格、价格、网站风格等，然后企业用户可在买家端购
买配置后的商品，系统可在企业用户购买后完成网络开通、物流下发、订单跟踪、自动结算、信息同步等流程，将线下销售转为线
上交易，优化了之前复杂的业务流程
个人职责：
深入理解业务场景，负责系统各个迭代版本的基础功能测试、端到端业务流程测试、与第三方系统集成测试等工作，保证了现场版
本的顺利、完整交付
负责客户现场的系统基础数据配置工作，并负责客户问题解答、演示、用户验收测试（UAT）等工作
自学华为自研的自动化测试工具 AntRobot，采用 XML 语言编写自动化测试程序，实现系统产商品模块、折扣模块等的自动化测试
技能列表
Word：一般
同声传译：熟练
Xmind：良好
WPS：精通
自我评价
法律职业资格证 A 证（司法证），律师证，英语 4 级，计算机 2 级。
