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数量经济学研究生毕业后工作已经8年时间，先后进入证券投资、物流技术、智能WiFi、网络安全和互联网金融五个行业，基于业务数据和算法模型，积累掌握了扎实的英语计算机数学统计学金融经济学知识、数据挖掘、数据分析、算法建模、模型优化、编程计算、机器学习、自然语言处理、概率统计编程软件（MatLab、R、Python）和OmniGraffle、Keynote等一整套研究设计实践方法，熟悉Unix/linux环境，精通superset大数据可视化工具，熟悉shell和awk，熟练使用SQL，熟悉hadoop，hbase和spark平台。目前主要工作方向和兴趣点是机器学习算法模型的异常检测、个性化推荐算法、文本挖掘、用户画像、用户评分和数据可视化等，希望能助您一臂之力。
1.异常网络行为检测和舆情分析项目：研究异常检测数据挖掘技术和机器学习算法开发，深入数据驱动的网络安全威胁WEB攻击入侵检测业务领域，项目中主要负责研究网络行为异常检测、网页篡改检测和恶意URL检测等工作，涉及聚类、分类、行为序列数据挖掘、HMM模型、分词、文本语义分析、图像识别差异检测等相关技术，基于Hadoop、HBase和Spark开发集群并行运算自然语言处理模型。
2.APP运营数据监控项目：负责页面数据埋点的需求设计和数据采集工作，与公司负责人及各个业务部门业务系统开发部门的进行日常的数据需求对接，负责数据分析指标体系建设优化，实施数据产品项目管理，跨部门协调沟通，编写数据报表的需求文档，基于SUPERSET实现数据可视化平台建设，编写SQL代码，生成数据报表和可视化图形展示。
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