XX数据为[银行/保险/证券]机构提供[风控建模/用户画像]服务，[30-50人]大数据中心部署[200+节点]Hadoop集群，日均处理[PB级]交易日志。通过Hive+Spark优化使ETL效率提升[40%-60%]，Tableau构建[50-80个]实时监控看板，KMS加密体系保障[99.99%]数据零泄露，服务[招商银行/平安保险]等[10-15家]金融客户，获[ISO27001/等保三级]认证。

工作内容：

1.数据处理：负责公司内部数据的收集、清洗、转化和处理，使用Hadoop平台，能够熟练使用MapReduce、Hive、HBase等工具，有效提高数据处理效率。

2.数据建模：负责根据业务需求进行数据建模，使用ER图和UML图进行数据模型设计，设计合理的数据表结构和数据库索引，提高数据查询效率。

3.数据可视化：负责使用Tableau、PowerBI等数据可视化工具，将处理好的数据进行可视化展示，为业务部门提供数据分析支持，有效帮助公司决策。

4.数据安全：负责公司内部数据安全，使用Kerberos和KMS进行数据加密和解密，保护公司数据安全。

工作业绩：

1.数据处理：使用Hadoop平台，将数据处理效率提高X倍，节省公司X%的成本。

2.数据建模：设计合理的数据表结构和数据库索引，将数据查询效率提高X倍，提高了业务部门的工作效率。

3.数据可视化：使用Tableau、PowerBI等数据可视化工具，将数据进行可视化展示，为业务部门提供了精准的数据分析支持，帮助公司决策。

4.数据安全：使用Kerberos和KMS进行数据加密和解密，保护公司数据安全，未发生任何数据泄露事件。

支撑公司【日均千万级用户行为日志】处理需求，原有单机脚本处理存在【单日处理耗时超8小时】的性能瓶颈，日志解析错误率高达【12%】，无法满足【实时生成用户画像】的业务需求。采用Hadoop生态构建分布式日志处理管道，解决【数据格式混乱】【存储空间不足】等核心问题。

项目业绩：

1.日志处理速度从8小时缩短至2.5小时，延迟降低68%。  

2.存储资源利用率提升40%，支持存储【半年历史日志数据】。  

3.产出标准化用户行为报表12类，支撑运营部门精准营销决策。  

4.新人培养期产出代码量达团队均值120%，获季度新人效率奖。

GPA XX/4.0（专业前XX%），主修分布式系统与大数据处理，以第一作者发表CCF A类论文《基于Hadoop的电商用户行为分析系统设计》，主导Hadoop集群上XX级数据存储与处理仿真实验，掌握HDFS和MapReduce优化技术，实现PB级数据高效计算方案落地。