基本信息

• 专业背景：大数据科学与技术 (大四应届毕业生)
• 求职意向：数据产品助理 / 数据产品经理 (可随时在杭州到岗)
• 技术主页：GitHub/eestar52

🛠️ 专业技能

• 擅长使用各种ai：擅长vibe coding，喜欢使用各种ai来琢磨一些事情。
• 数据分析与编程：熟悉 Python 编程，能够使用基础语法进行逻辑开发；熟悉 SQL，能够进行结构化数据的查询与基础清洗。
• 算法与数据挖掘：理解协同过滤等经典推荐算法原理；了解文本分析与自然语言处理（NLP）的基础概念。
• 开发与部署：熟练使用 Git 进行代码版本控制；熟练使用 Markdown 撰写技术文档；具备静态网站构建（Hugo）与云端自动化部署平台（Cloudflare Pages）的完整实践经验。
• 数据分析与处理：具备扎实的数据结构基础，熟练使用 SQL 进行底层数据查询、清洗与指标提取；掌握 Python 基础，深刻理解从日志采集到指标计算的数据流转全过程。
• 业务理解：深入理解推荐系统架构 (协同过滤、多路召回、冷启动干预)，能够准确定义北极星指标 (CTR、留存、漏斗转化)，并将其转化为可视化看板辅助业务决策。

🚀 核心项目经历

具备优秀的技术沟通能力，致力于将复杂的大数据资产转化为简单易用的产品形态。期待与您的团队交流！

1. 智能电影数据分析与推荐平台 | 独立开发

2026.01 — 至今

• 项目背景：面对海量电影数据与用户评论，设计一套集数据获取、处理、情感分析与个性化推荐于一体的综合系统。
• 技术实践：
  • 数据获取：研究主流电影平台的网页结构，规划数据抓取策略。
  • 数据处理与分析：对海量文本数据进行分词与清洗，尝试通过算法分析观众的情感倾向与评分分布。
  • 推荐引擎：基于用户协同过滤思想，设计并优化影片的个性化推荐逻辑。

重点项目

智能电影数据分析与推荐平台 (主导设计与实现)

• 业务架构搭建：从 0 到 1 规划 C端电影分发前台与 B端内容管理后台，独立输出完整产品需求文档，梳理用户冷启动与兴趣偏好收集逻辑。
• 数据看板设计：设计运营端大盘数据监控看板，涵盖 DAU监控、算法 A/B 测试对比折线图及推荐转化漏斗图，实现业务数据的可视化闭环。
• 数据底座建设：定义前端埋点事件，撰写底层 SQL 计算逻辑（如曝光至点击的 CTR 转化率提取），为算法推荐策略的迭代提供准确的数据评测依据。

你好，我是廉凯。

很高兴你能顺着网线，点进我这片数字草地。

个人性格

大部分时候热衷于负面情绪自我消化，乐于带动气氛者。

在这里，你可能会看到：

• 情绪外露：一些不为人知的感情抒发。
• 技术学习：某天兴致来时，会通过Gemini研究一些不知所云的东西。
• 生活记录：那些吹风、发呆、专心经营自己自我的瞬间。

✉️ 联系方式

• Email：邮箱地址
• GitHub：eestar52
• Blog：xuanweijue.top