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陈小湾
求职意向
工作经历
人工智能领域准独角兽，研发投入占比[25%/30%]，持有[50+/80+]项数据处理专利。主攻[推荐系统/实时决策引擎]，通过[YARN动态调度/ORC压缩]技术降低存储成本[40%/50%]，支撑[2000+/5000+]并发分析任务，资源利用率达[85%/90%]，服务[字节跳动/国有银行/特斯拉]等[10-15家]头部客户，入选[Gartner标杆案例]。
工作内容：
1.数据体系设计：主导电商推荐系统数据架构，设计基于Hadoop+Spark的混合计算框架。
2.性能调优攻坚：解决百节点集群的YARN资源调度瓶颈，重构Hive执行引擎参数配置。
3.跨部门协作：与算法团队合作搭建特征工程平台，实现PB级特征数据的快速存取。
4.安全体系升级：设计基于Ranger的细粒度权限控制方案，实现列级数据权限管控。
工作业绩：
1.通过引入ORCFile+zstd压缩，整体存储成本下降45%，查询性能提升3倍。
2.构建动态资源池调度机制，集群整体资源利用率从60%提升至85%。
3.主导数据中台建设，支撑10+业务线日均2000+个分析任务的稳定运行。
4.实现敏感数据字段的自动化脱敏处理，通过ISO27001安全认证。
离职原因：寻找更具挑战性的工作机会。
项目经历
公司电商平台需要实时更新用户画像以支持个性化推荐服务，原有批处理系统无法满足低延迟需求，用户行为数据处理的延迟高达分钟级，导致推荐效果下降，同时在促销期间系统负载过高频繁出现资源瓶颈，影响服务可用性。
项目职责：
1.功能开发：主导基于Apache Spark Streaming的实时数据处理模块开发，集成Kafka实现流式数据摄入，构建用户行为特征计算流水线。
2.性能优化：通过调整Spark作业的executor内存和并行度配置，将数据处理延迟从30秒降低到5秒，并优化Shuffle操作减少网络开销。
3.技术攻坚：解决流处理中的状态管理问题，使用Checkpointing机制保障故障恢复，实现端到端Exactly-Once语义。
4.质量保障：构建集成测试框架，模拟高并发场景验证系统稳定性，推动核心代码单元测试覆盖率提升至85%。
项目业绩：
1.系统QPS从500提升到5000，支持每秒处理万级用户事件。
2.用户画像更新延迟从分钟级降到秒级，推荐点击率提升10%。
3.集群资源成本降低20%，通过动态资源分配应对流量峰值。
4.系统可用性达到99.5%，促销期间无服务降级，直接支持业务收入增长15%。
教育背景
GPA XX/4.0（专业前XX%），主修算法设计与大数据技术，使用Hadoop进行多源数据集成与分析，掌握MapReduce编程和Sqoop数据迁移，完成XX万用户行为挖掘项目并优化处理效率。
自我评价
培训经历
攻克HBase区域分裂与Compaction优化技术，建立二级索引与缓存策略，在用户画像系统中将随机查询耗时从XXms降低至XXms，提升高并发访问稳定性。
中级Hadoop缜密简历模板
433人使用适用人群: #Hadoop #中级[3-5年]
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[基本信息]
姓名：陈小湾
性别：男
年龄：26
学历：本科
婚姻：未婚
年限：4年
面貌：党员
邮箱：xiaowan@gangwan.com
电话：18600001654
[求职意向]
工作性质：全职
应聘职位：Hadoop
期望城市：北京
期望薪资：8000-10000
求职状态：离职-随时到岗
[工作经历]
XX科技有限公司 | Hadoop
2023-01 - 2025-02
人工智能领域准独角兽，研发投入占比[25%/30%]，持有[50+/80+]项数据处理专利。主攻[推荐系统/实时决策引擎]，通过[YARN动态调度/ORC压缩]技术降低存储成本[40%/50%]，支撑[2000+/5000+]并发分析任务，资源利用率达[85%/90%]，服务[字节跳动/国有银行/特斯拉]等[10-15家]头部客户，入选[Gartner标杆案例]。
工作内容：
1.数据体系设计：主导电商推荐系统数据架构，设计基于Hadoop+Spark的混合计算框架。
2.性能调优攻坚：解决百节点集群的YARN资源调度瓶颈，重构Hive执行引擎参数配置。
3.跨部门协作：与算法团队合作搭建特征工程平台，实现PB级特征数据的快速存取。
4.安全体系升级：设计基于Ranger的细粒度权限控制方案，实现列级数据权限管控。
工作业绩：
1.通过引入ORCFile+zstd压缩，整体存储成本下降45%，查询性能提升3倍。
2.构建动态资源池调度机制，集群整体资源利用率从60%提升至85%。
3.主导数据中台建设，支撑10+业务线日均2000+个分析任务的稳定运行。
4.实现敏感数据字段的自动化脱敏处理，通过ISO27001安全认证。
[项目经历]
项目名称：实时用户画像构建平台
担任角色：项目负责人
公司电商平台需要实时更新用户画像以支持个性化推荐服务，原有批处理系统无法满足低延迟需求，用户行为数据处理的延迟高达分钟级，导致推荐效果下降，同时在促销期间系统负载过高频繁出现资源瓶颈，影响服务可用性。
项目业绩：
1.系统QPS从500提升到5000，支持每秒处理万级用户事件。
2.用户画像更新延迟从分钟级降到秒级，推荐点击率提升10%。
3.集群资源成本降低20%，通过动态资源分配应对流量峰值。
4.系统可用性达到99.5%，促销期间无服务降级，直接支持业务收入增长15%。
[教育背景]
南京大学
信息与计算科学 | 本科
GPA XX/4.0（专业前XX%），主修算法设计与大数据技术，使用Hadoop进行多源数据集成与分析，掌握MapReduce编程和Sqoop数据迁移，完成XX万用户行为挖掘项目并优化处理效率。