周跃 男·26 岁·本科·共青团员·3 年以上工作经验
上海新颜人工智能有限公司·大数据开发工程师
手机:	18251986796	国籍:	中国
邮箱:	[email protected]	户籍:	淮安

职业概况
目前			期望
前年薪：	保密		期望薪资：	25k-40k·14薪
目前地点：	上海		期望行业：	金融科技
目前状态：	在职，看看新机会		期望地点：	南京
			期望职位：	数据开发;数据架构师

技能标签
Scala, Java, 机器学习与量化投资, Python, R, 大数据, Spark, Flink, Solr, HBase

工作经历
上海新颜人工智能有限公司	2018.07-至今（2年）
大数据开发工程师
薪酬状况：		工作地点：	上海
所在部门：	研发部	汇报对象：
下属人数：	0 人
职责业绩：	职责： 1、基础数据服务 （1）实时数据入库。利用 Spark、Flink、Kafka、HBase 等技术实现对各类业务数据实时录入，实现全链路秒级延迟。 （2）离线数据入库。利用 Spark、Hive 等技术实现 ETL 操作。 （3）机器学习模型训练与部署。使用 LR、SVM、KNN、Decision Tree、Random Forest 等训练模型，并将训练好的模型以离线方式部署和接口方式部署。 2、多款产品落地与升级 （1）主导企业征信设计与开发。包括工商、被执行人、失信人、裁判文书、舆情的 ETL 与分析。 （2）设备指纹项目重构。对原有系统进行优化和重构，使得项目易于维护且具有标准、明确的规范。 （3）助贷系统业务支持。对接外部商户，将其数据的清洗、转换、标签化、落地，并对外提供服务。 （4）公司信贷业务支持，包括雷达，探针等业务各类标签数据支持。 （5）敏捷大数据开发。研究宜信敏捷大数据项目，包括 DBus，Wormhole，Davinic 平台。 业绩： 1、取得业绩 （1）实现公司多业务支持与产品落地。 （2）实现公司基础服务的改造与升级。 2、实现突破 （1）助力公司企业征信项目落地与投产。 （2）实现公司敏捷化之路。
北京掌众科技有限公司	2017.06-2018.06（1年）
大数据开发工程师
薪酬状况：		工作地点：	南京
所在部门：		汇报对象：
下属人数：	0 人
职责业绩	职责： 1、基础数据服务，参与各类需求开发 （1）实时流入库。利用 Kafka、Spark、HBase 等技术实现对业务数据实时录入。 （2）对外接口开发。利用 HBase、SpringBoot 等技术实现数据 API 服务。支持日均100万+调用量、20毫秒延迟。 2、基础服务升级与改造 （1）接口耗时、异常预警监控及接口一键检测。 （2）使用 Hytrix 实现分布式系统的延迟和容错。如对接口的降级、限流、熔断等操作。 （3）oneService 改造。统一 API，调用方可自由申请调用模块，记录 API 全生命周期、管理和监控流量。 3、大数据平台开发 （1）号码标记库。整合公司号码资源，对号码标记、标签，挖掘价值，提高号码使用效率。对全网1亿多条号码数据进行分析，并提供 API 对外输出。 （2）元数据管理平台。记录数据生命周期、监控数据质量、提供数据服务。 （3）数据仓库。各业务数据（授信项、客户端、业务端、黑名单等）数仓维护，数据体量达450亿+，日增量4亿+。 业绩： 1、取得成绩 （1）实现高效、可靠、稳定的业务数据入库及数据接口输出。 （2）实现基础服务的改造与升级，同时保证了服务的稳定性和可靠性。 （3）参与并实现公司多款大数据产品从0到1的过程。如：号码标记库、元数据管理平台。 2、实现突破 （1）实现公司基础服务的改造与升级。如：Hytrix 降级、限流、熔断及 OneService。 （2）实现公司大数据平台搭建与完善。如：号码标记库、元数据管理平台。

教育经历
南京晓庄学院	软件工程/本科	2013.09-2017.07

项目经验
企业征信	2019.04-至今（2020.08）
大数据开发工程师
所在公司：	上海新颜人工智能有限公司
项目描述：	致力于企业征信的相关信息整合，提供一站式的服务，提供及时准确的信息，包括工商，失信人，被执行人，商标，专利，舆情等各类信息。
项目职责：	（1）企业征信项目架构搭建、演进 起初，针对企业征信中不同业务的特点，采用 Lambda 架构。 离线部分：采用 Flume 离线收集数据至 HDFS，再通过 Spark 离线分析，再将数据保存至 Hive。 实时部分：采用 Kafka 收取日志，并通过 Spark Streaming 进行实时计算，并将结果保存至 HBase。 随着业务的发展，维护两套代码成本高，转为 Kappa 架构。使用 Kafka 收取日志，通过 Flink 进行计算，并将结果保存至 HBase，保证数据的一致性存储。 （2）核心代码开发 工商、失信人、被执行人、商标、舆情等数据 ETL 工作，并完成数据分析及推送，如针对提供舆情关键词订阅，并对舆情数据做推送。 （3）与项目各方沟通、协调 负责大数据与爬虫、后端及产品的沟通，推进项目的落地。同时指定了众多的流程准则和数据交互规范，降低了沟通成本，提高了工作效率。
项目业绩：	（1）完成了企业征信的从0到1的过程。 （2）完成了低延迟、高可用、易扩展的代码开发，同时成为了公司的模板代码，并在其他项目中优化和迭代。 （3）沉淀了众多数据规范和流程规范。
经典多因子选股及人工智能选股	2020.01-2020.03
大数据开发工程师
所在公司：	上海新颜人工智能有限公司
项目描述：	使用 Python 在 A 股实现经典多因子选股（三因子模型、五因子模型）实证。人工智能算法进行选股。仿照经典多因子模型，利用支持线性模型（LR）、向量机模型（SVM）、随机森林（Random Forest）等机器学习模型进行选股。
项目职责：	（1）数据获取、数据预处理、特征工程 从 tushare 获取公司的基本面数据、交易数据，并加工成各类因子，并对数据做预处理（缺失值处理、中位数去极值、行业市值中性化及标准化）。 （2）模型训练、模型调参、模型预测、模型评价 - 首先，利用线性模型训练，建立 benchmark 各类指标（一般选拟合优度 R2）。 - 接着，选用随机森林或向量机模型进行训练，使用交叉验证方式确定模型。可以使用集成学习的方式进一步优化模型。 - 然后，使用训练好的模型进行预测。 - 最后对模型表现进行评价。 以随机森林（Random Forest）为例，讲述模型超参数确定过程。 - 首先，使用较广范围的 n_tree 训练模型，对超参数先初筛一遍，可以避免陷入局部最优。 - 接着，确定超参数的最优范围，通过交叉验证（Cross Validation ）来确定最优的超参数。 （3）策略构建、策略评价、业绩归因 - 策略构建：看多表现最优的 n 只股票，每个月月末调仓。 - 策略评价：画出策略的净值曲线，计算年华超额收益，年化超额收益波动率，信息比率等指标评价策略。 - 业绩归因：将组合收益率分解，确定收益的准确来源和选股过程的有效性判断。
项目业绩：	（1）完成了经典多因子选股及机器学习选股的实证。 （2）理解传统计量经济学与机器学习在量化投资领域的各自的优劣势。
信用小额贷款	2017.06-2018.06
大数据开发工程师
所在公司：	北京掌众科技有限公司
项目描述：	用大数据、云计算技术建立风控模型，通过机器学习快速放贷，满足年轻用户小额急借需求。
项目职责：	（1）实时流入库 负责日常实时流 ETL 过程及数据维护。 （2）数据 API 输出 业务接口开发及维护。接口的维护包括接口生命周期管理、接口耗时、检活及异常监控。 （3）数据分析 对数据进行统计与分析。通过 PySpark 对 Hive 数据进行分析。如，分析1亿+号码标记信息，统计个标记源的相似度及稳定性。
项目业绩：	（1）开发和维护公司大数据平台 包括元数据管理系统、用户行为分析、号码标记库、预警平台、数据仓库。 （2）为公司日常运营提供了稳定的数据服务，包括数据 ETL 及数据 API 服务。

语言能力
英语(读写精通CET6)

自我评价
1、丰富的项目经验、扎实的编码能力。 - 有着丰富的项目经验，涉及大数据、机器学习、量化投资、WEB、爬虫等方面。 - 扎实的编码能力。擅长 Ractive 响应式编程。 2、扎实的理论基础 - 熟悉计算机网路、操作系统、数据结构与算法。 - 熟悉分布式理论。 - 熟悉设计原则，精通常见设计模式并能灵活应用。 - 精通 Java 并发开发。 - 熟悉 GC 常用算法，熟悉常见垃圾回收器，具有JVM 调优实战经验。 - 熟悉各类数据库，从 SQL 到 NoSQL，包括 MySQL，HBase，Redis。 - 熟悉常见大数据组件及其原理，包括但不限于 Hadoop、HBase、Zookeeper、Kafka、Spark、Flink、Hive。精通流数据计算理论，对 Hadoop 及 Spark 源码有深入研究。 - 熟悉数据仓库领域知识，熟悉 Kimball 维度建模技术。 - 熟悉 Solr 和 ES 搜索服务。 - 熟悉机器学习理论。了解机器学习建模一般过程。 3、多学科综合能力。 - 具有计算机、金融、数学多学科能力，利用多学科的优势，解决实际问题。 4、良好的逻辑思维和快速学习能力。 5、高度的团队意识和合作精神。

附加信息
GitHub：https://github.com/struggle3014 微信公众号：ABC 动物园