工业工程师(IE)

性别:女

电话:188-8888-8888

生日:2000.05

邮箱:email@jianli1.com

所在地:广东省珠海市

基础信息

学历:本科

学校:河北工业大学

专业:复合材料工程技术

身体状况:健康

求职意向

意向城市:广东省珠海市

教育经历

河北工业大学

2017.09 ~ 2021.06

复合材料工程技术

本科

主修课程:材料科学基础、高分子化学及物理、有机化学、复合材料学、材料复合原理、复合材料工艺与设备、复合材料力学与结构、

复合材料试验技术、复合材料模具设计、复合材料加工与连接技术、无机化学、分析化学、物理化学、大学物理、材料科学研究方法、

高分子化学、高分子物理、复合材料成型工艺与设备、复合材料结构设计。

工作经历

中国人民保险集团股份有限公司

2021-12-1 ~ 2022-5-1

工业工程师(IE)

全调度的非订单话计价模式给司机带来了新的作弊空间,需要一套新的反作弊体系帮助平台及时止损。

建立线下处置闭环:设立异常数据监控指标,分时长费、里程费对作弊司机进行识别,并对异常 case 进行微观分析针对不同类型的

作弊,建立管控方案以及司机处置方案,线下作弊流程闭环后,减少平台资损 3w 元/周。

线下流程线上化:线下闭环识别率低,且处置效率低,需要将已有线下闭环线上化与反作弊团队优化反作弊模型、司机全流程接入监

控系统、搭建作弊司机查询后台,线上化共拆为三期,预计全流程上线后上,处置效率大幅提升,平台资损减少 4w 元/周【司机心

智扭转】:司机加入全调度后由于对新模式在心智上没有较清晰的认知,给留存带来压力,需要扭转用户心智,助力留存。

预期管理:通过司服、问卷、舆情,寻找司机次日、三日主要退出原因,在司机前置沟通渠道中,增加新准入流程“司机必知必

会”,减少新模式给司机心智带来的冲击,功能上线后,次日留存率提升 5.5pp,7 日留存提升 6pp。

项目规划:通过内部用户画像工具微观分析用户流失前后行为、以及对司机进行用户访谈,找出司机流失的原因后,给出个人的解决

方案以及解决优先级,最后开展“司机流失专题讨论会”,向整个产研团队进行汇报,解决方案被产品负责人所认可。

比亚迪股份有限公司

2022-6-1 ~ 2022-11-1

工业工程师(IE)

隶属人民日报国家人文历史杂志社,主打人文旅行 App。

1/负责百代旅行 App 内容线上运营工作,策划并执行线上专题内容。

2/制定用户拉新政策、撰写活动方案;

3/负责公司各类宣传推广文案及宣传物料文案撰写等;

4/负责百代旅行微信服务号的运营管理,负责 App push 功能使用计划与社区运营相关工作。

成功策划百代旅行•达摩院系列活动(线下专业讲座)、酒店试睡活动、胡同线路体验活动、app 上线拉新等宣传活动。

项目经验

中国人保相关项目

2021-12-1 ~ 2022-5-1

中国人民保险集团股份有限公司

工业工程师(IE)

中银保险公司目前 IT 系统,建设有面向保单合同处理的承保系统、理赔系统、再保系统;面向财务帐务处理的收付费系统、财务系

统;面向客户服务的 Call Center 系统;面向重要单证管理的单证系统;面向员工信息管理的人力资源系统;面向内部办公的 OA

系统;面向银行特色产品销售的 DM 系统、保险卡系统等等。其中历史保单数量在 1000 万左右;历史理赔数量在 400 万左右。承

保、理赔、再保三个系统数据量最大,在 1T 左右。目前系统,基本采用 B/S 架构,通过 IE 浏览器进行使用。

主要工作属性:

按主题分析需求文档,根据需求文档的要求,完成数据仓库中各层表的开发;

对自己开发的程序进行测试,保证各层数据的一致性;

在前台使用 cognos 开发出来的报表上进行测试,验证是否符合需求文档上要求,并验证报表上的数是否与后台一致;

编写 uat 手册,配合客户进行相关主题的 uat 工作,及时解决 uat 中产生的 bug 保证 uat 顺利完成;

准备投产文件和调度,将 uat 通过的主题进行投产。

比亚迪相关项目

2022-6-1 ~ 2022-11-1

比亚迪股份有限公司

工业工程师(IE)

项目介绍:静态展示公司简介,关于我们,产品展示,招贤纳士.

开发工具:HTML+CSS+JQuery。

本人负责内容:

网站开发。 2.项目后期的页面修改。

技能列表

Dreamweaver:一般

英语:熟练

听说读写:良好

Excel:精通

自我评价

1 具有算法工程师、数据分析挖掘、项目管理、团队管理等经验

2 掌握机器学习开发全流程,常用算法(LR,RF,CNN)原理及应用

3 掌握 pandas,spark,hive,sqoop 等技术

4 熟悉常用推荐算法,深度学习框架 pytorch,tensorflow

5 熟悉 NLP(Bert 框架),联合建模/联邦学习等

6 数据建模、数据治理,数字化应用项目经验

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