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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX数据科技是专注零售行业数据智能服务的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务是为连锁品牌和电商平台提供数据仓库、商业智能及用户画像解决方案，产品服务于超过XXX家客户，与多家区域头部零售企业建立了长期数据合作。
工作概述：
1.数据仓库建设：依据业务部门对销售和用户分析的需求，负责离线数据仓库的架构设计与开发；基于Kimball维度建模理论，使用Hive和Spark SQL分层构建ODS、DWD、DWS、ADS层；每日处理来自XXX个业务系统的TB级数据，通过任务依赖配置与调度优化，将核心报表产出时间提前XXX小时，保障了经营分析会的准时召开。
2.数据治理：为解决数据口径不一致问题，牵头制定数仓开发规范与数据字典；推动核心业务指标（如GMV、DAU）的统一定义与血缘管理；落地了XXX张重要数据表的字段标准化和归档策略，使得跨部门数据沟通成本降低XXX%。
3.实时计算：为支持营销活动的实时效果监测，参与搭建基于Flink的实时计算链路；负责从Kafka消费订单与点击流数据，进行实时ETL清洗与轻度聚合；将关键营销指标的产出延迟从分钟级优化至秒级，助力运营团队实现活动期间的快速调优。
4.数据建模：针对用户分层运营需求，主导构建用户标签体系与用户画像数据模型；协调算法团队获取预测性标签，整合业务行为数据生成XXX+个基础标签；通过模型迭代，使高价值用户识别的准确率提升XXX%，直接支撑了精准推送策略。
5.数据质量监控：建立核心数据表的日常监控体系，配置数据量、空值率、波动阈值等检查规则；开发告警脚本，通过邮件和企业微信自动通知负责人；将数据问题发现的平均时间从数小时缩短至分钟级，问题修复周期缩短XXX%，保障了下游报表的稳定性。
6.数据交付：响应业务方对特定分析场景的数据提取需求，封装通用数据查询服务接口；将高频查询逻辑固化为数据API，减少临时取数工作；季度内交付XXX个数据数据集与API，业务方自助取数比例提升至XXX%，释放了数据分析师的产能。
工作业绩：
1.完成零售数据仓库从0到1的搭建，稳定支持每日TB级数据处理，核心任务准时产出率达XXX%。
2.主导数据治理专项，统一XXX+个核心指标口径，推动数据质量相关工单减少XXX%。
3.开发的实时计算模块支撑了XXX场大促活动，实时看板数据延迟低于X秒，获得业务部门好评。
4.构建的用户标签体系应用于XXX个精准营销场景，营销活动响应率平均提升XXX%。
5.建立的数据质量监控规则覆盖XXX张核心表，重大问题预警提前率达XXX%，保障了数据可靠性。
6.通过数据服务化交付，将数据团队对业务临时取数的响应时间缩短XXX%，支持了XXX个业务分析项目。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
公司为提升大促期间运营决策效率而启动的项目，原有T+1的离线报表无法满足实时监控需求，前端流量数据散落在多个日志服务器，数据采集与处理链路存在XXX分钟以上的延迟，导致运营无法及时发现流量异常或页面性能瓶颈，错失黄金调整时机。
项目职责：
1.架构设计：参与实时数仓技术选型与架构设计，确定以Flink为核心计算引擎，Kafka为消息队列，Doris为实时查询库的技术栈。
2.数据开发：负责用户点击流与页面曝光日志的实时ETL开发，编写Flink SQL与DataStream程序清洗脏数据、过滤爬虫流量、关联用户会话。
3.性能优化：针对大促期间数据峰值压力，对Flink作业进行反压监控与状态调优，通过设置合理并行度与使用RocksDB状态后端，保障作业在流量激增XXX倍时稳定运行。
4.数据服务：将处理后的实时指标（如实时UV、PV、转化率）写入Doris，并配合后端团队开发数据查询接口，为实时大屏和告警系统提供数据支撑。
项目业绩：
1.成功将核心流量指标的产出延迟从XXX分钟降至X秒以内，实现了真正的实时分析能力。
2.系统稳定支撑了日均XXX亿级事件的处理，在大促峰值期数据处理无积压，可用性达XXX%。
3.基于实时数据开发的流量异动告警功能，帮助运营团队平均提前XXX分钟发现问题，页面跳失率优化了XXX%。
4.该项目成为公司数据产品化的重要案例，直接推动了与XXX家新客户的签约。
教育背景
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修数据库原理、数据结构与算法、Java程序设计等核心课程，参与校园一卡通数据分析课程设计，使用Python+Pandas进行消费行为聚类分析，在团队中负责ETL流程开发与特征工程，完成报告获评优秀，熟悉Linux操作系统及Shell脚本编写，掌握SQL优化基本方法。
自我评价
培训经历
系统学习了阿里云大数据平台产品体系与架构方案，将MaxCompute、DataWorks等云产品的最佳实践应用于公司数据平台优化，协助团队将部分历史数据冷存储至OSS，月度计算资源成本节约约XXX%，并输出了数据同步与开发规范文档。
中级数据开发利落简历模板
528人使用适用人群: #数据开发 #中级[3-5年]
[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：数据开发
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]
北京XX科技有限公司 | 数据开发
2024-09 - 2025-12
XXX数据科技是专注零售行业数据智能服务的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务是为连锁品牌和电商平台提供数据仓库、商业智能及用户画像解决方案，产品服务于超过XXX家客户，与多家区域头部零售企业建立了长期数据合作。
工作概述：
1.数据仓库建设：依据业务部门对销售和用户分析的需求，负责离线数据仓库的架构设计与开发；基于Kimball维度建模理论，使用Hive和Spark SQL分层构建ODS、DWD、DWS、ADS层；每日处理来自XXX个业务系统的TB级数据，通过任务依赖配置与调度优化，将核心报表产出时间提前XXX小时，保障了经营分析会的准时召开。
2.数据治理：为解决数据口径不一致问题，牵头制定数仓开发规范与数据字典；推动核心业务指标（如GMV、DAU）的统一定义与血缘管理；落地了XXX张重要数据表的字段标准化和归档策略，使得跨部门数据沟通成本降低XXX%。
3.实时计算：为支持营销活动的实时效果监测，参与搭建基于Flink的实时计算链路；负责从Kafka消费订单与点击流数据，进行实时ETL清洗与轻度聚合；将关键营销指标的产出延迟从分钟级优化至秒级，助力运营团队实现活动期间的快速调优。
4.数据建模：针对用户分层运营需求，主导构建用户标签体系与用户画像数据模型；协调算法团队获取预测性标签，整合业务行为数据生成XXX+个基础标签；通过模型迭代，使高价值用户识别的准确率提升XXX%，直接支撑了精准推送策略。
5.数据质量监控：建立核心数据表的日常监控体系，配置数据量、空值率、波动阈值等检查规则；开发告警脚本，通过邮件和企业微信自动通知负责人；将数据问题发现的平均时间从数小时缩短至分钟级，问题修复周期缩短XXX%，保障了下游报表的稳定性。
6.数据交付：响应业务方对特定分析场景的数据提取需求，封装通用数据查询服务接口；将高频查询逻辑固化为数据API，减少临时取数工作；季度内交付XXX个数据数据集与API，业务方自助取数比例提升至XXX%，释放了数据分析师的产能。
工作业绩：
1.完成零售数据仓库从0到1的搭建，稳定支持每日TB级数据处理，核心任务准时产出率达XXX%。
2.主导数据治理专项，统一XXX+个核心指标口径，推动数据质量相关工单减少XXX%。
3.开发的实时计算模块支撑了XXX场大促活动，实时看板数据延迟低于X秒，获得业务部门好评。
4.构建的用户标签体系应用于XXX个精准营销场景，营销活动响应率平均提升XXX%。
5.建立的数据质量监控规则覆盖XXX张核心表，重大问题预警提前率达XXX%，保障了数据可靠性。
6.通过数据服务化交付，将数据团队对业务临时取数的响应时间缩短XXX%，支持了XXX个业务分析项目。
[项目经历]
项目名称：电商实时流量分析与决策系统
担任角色：项目负责人
公司为提升大促期间运营决策效率而启动的项目，原有T+1的离线报表无法满足实时监控需求，前端流量数据散落在多个日志服务器，数据采集与处理链路存在XXX分钟以上的延迟，导致运营无法及时发现流量异常或页面性能瓶颈，错失黄金调整时机。
项目业绩：
1.成功将核心流量指标的产出延迟从XXX分钟降至X秒以内，实现了真正的实时分析能力。
2.系统稳定支撑了日均XXX亿级事件的处理，在大促峰值期数据处理无积压，可用性达XXX%。
3.基于实时数据开发的流量异动告警功能，帮助运营团队平均提前XXX分钟发现问题，页面跳失率优化了XXX%。
4.该项目成为公司数据产品化的重要案例，直接推动了与XXX家新客户的签约。
[教育背景]
湖南师范大学
软件工程 | 本科
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修数据库原理、数据结构与算法、Java程序设计等核心课程，参与校园一卡通数据分析课程设计，使用Python+Pandas进行消费行为聚类分析，在团队中负责ETL流程开发与特征工程，完成报告获评优秀，熟悉Linux操作系统及Shell脚本编写，掌握SQL优化基本方法。