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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX科技是一家专注于金融科技服务的公司，团队规模约XXX人，核心业务是为中小金融机构提供信贷风控与用户增长数据解决方案，产品服务于超过XXX家机构，与多家区域性银行建立了长期数据合作。
工作概述：
1.实时开发：负责信贷审批实时数据流的开发与维护，为满足风控模型毫秒级决策需求，采用Flink框架重构流处理任务；设计并实现事件时间窗口与状态管理逻辑，处理日均XXX亿级的用户行为事件；通过调整并行度与资源参数，将核心风控特征的生产延迟从X秒稳定降低至Y秒，同时节省了XXX%的计算资源。
2.数仓建模：主导企业级数据仓库的维度建模与主题域建设，为解决业务部门报表口径混乱的问题，深入理解信贷、营销等业务流程；设计并开发了基于Kimball理论的星型模型与缓慢变化维处理逻辑，覆盖XXX多个核心业务实体；推动使用DataV工具进行模型可视化与管理，使得下游BI团队的平均查询性能提升XXX%，新需求的数据准备时间缩短XXX%。
3.数据治理：牵头建立数据质量监控与资产目录体系，针对数据重复、值域异常等问题，与业务方共同制定XXX项关键数据的质量规则；开发自动化稽核脚本并集成到调度平台，每日产出质量报告；通过推动问题工单流程，将重要数据问题的平均修复周期从X天缩短至Y天，数据资产目录的活跃使用人数季度增长XXX%。
4.BI支持：深度支持数据分析团队与业务部门的临时取数及看板开发需求，基于元数据快速理解数据链路与业务含义；熟练使用SQL与Python进行复杂数据处理，并利用Superset等工具开发可视化报表；累计响应并完成超过XXX个数据需求，需求平均交付时间控制在X小时内，获得业务方XXX次好评。
5.数据迁移：负责将部分核心数据处理任务从传统Hadoop集群迁移至云上数据平台，评估迁移成本与风险，制定分批次迁移方案；重写调度依赖与UDF函数，确保数据处理逻辑一致；完成迁移后，相关任务的运行成本降低XXX%，任务失败率下降XXX%，并输出了标准的迁移操作手册。
6.SLA保障：负责保障所有数据生产任务的SLA，建立分级告警与值班响应机制；对关键任务链进行瓶颈分析，通过优化SQL写法、增加中间层数据复用等方式，将最长任务链的运行时间缩短XXX%；在XXX次大促或月末结算期间，保障了所有核心数据准时产出，全年整体任务准时率达到X
X.X%。
7.团队协作：参与数据开发团队的技术分享与代码评审，将实时计算中的反压处理经验整理成文档并在组内分享；指导初级同事解决数据倾斜问题，帮助其独立负责子模块开发；通过规范Git提交与SQL编写模板，推动团队开发效率提升约XXX%。
工作业绩：
1.构建并维护了支撑日均XXX亿事件处理的实时数据管道，将风控特征延迟降低至Y秒内，直接支持了实时授信产品的上线。
2.完成企业级数仓中XXX个核心模型的构建与迭代，支撑下游超过XXX张报表，平均查询响应时间提升XXX%。
3.建立的数据治理体系覆盖公司XXX%的核心表，推动解决XXX个历史数据质量问题，数据质量告警数季度下降XXX%。
4.高效响应并完成XXX+个业务数据需求，需求满意度评分持续保持在X分以上（满分X分）。
5.主导完成涉及XXX个核心任务的云迁移，实现年度计算资源成本节约XXX万元。
6.保障了数据任务全年X
X.X%的准时产出率，未发生因数据延迟导致的重大业务故障。
7.输出技术文档与规范XXX篇，协助培养X名初级工程师成长为业务模块负责人。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
公司核心的数据产品化项目，旨在为合作金融机构提供从数据集成、加工到分析服务的完整解决方案。原有数据服务分散，客户接入周期长达X周，实时与离线计算资源独立造成成本浪费，且缺乏统一的数据服务出口，无法满足客户快速定制与稳定查询的需求。
项目职责：
1.功能开发：负责数据中台的离线与实时集成开发框架搭建，基于Spark与Flink封装通用数据同步与清洗组件，支持JDBC、Kafka、API等多种数据源，将新数据源的接入开发周期标准化为X人日。
2.模型设计：主导设计面向信贷风控、用户画像等场景的跨机构数据模型，抽象公共层与机构隔离层，使用Hive与ClickHouse作为存储引擎，支撑上层灵活的多维分析。
3.治理体系：构建项目级的数据质量与血缘管理模块，开发自动化的稽核规则执行引擎与血缘解析工具，并集成到统一的数据资产门户中。
4.流程规范：制定数据开发、测试、上线及运维的全流程规范，编写SQL开发手册与任务性能调优指南，并通过定期代码评审推动落地。
项目业绩：
1.数据中台成功服务XXX家金融机构，客户平均数据接入与交付周期从X周缩短至X天。
2.通过计算资源统一调度与存储优化，整体数据处理的资源成本较项目初期下降XXX%。
3.建立的标准开发流程与质量体系，使项目核心数据问题的线上反馈数量减少XXX%，迭代效率提升XXX%。
教育背景
GPA X.XX/4.0（专业前XX%），主修数据库原理、数据结构、分布式系统等核心课程，熟练掌握Java与SQL编程。课程项目中，主导设计并实现了一个模拟电商数据仓库系统，使用Hive进行数据分层建模，利用Kettle完成ETL流程开发，并基于Spring Boot搭建了简单的前端查询界面，完成了从数据抽取到可视化展示的全流程实践。
自我评价
培训经历
获得该认证后，将云原生大数据服务架构应用于公司数据平台迁移项目，主导设计了基于EMR与Glue的混合计算方案，并利用S3实现存算分离。该方案成功将原有集群的年度计算成本降低XXX%，同时提升了任务弹性伸缩能力，相关实践被纳入公司技术案例库。
高级数据开发高效简历模板
425人使用适用人群: #数据开发 #高级[5-10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科技是一家专注于金融科技服务的公司，团队规模约XXX人，核心业务是为中小金融机构提供信贷风控与用户增长数据解决方案，产品服务于超过XXX家机构，与多家区域性银行建立了长期数据合作。
工作概述：
1.实时开发：负责信贷审批实时数据流的开发与维护，为满足风控模型毫秒级决策需求，采用Flink框架重构流处理任务；设计并实现事件时间窗口与状态管理逻辑，处理日均XXX亿级的用户行为事件；通过调整并行度与资源参数，将核心风控特征的生产延迟从X秒稳定降低至Y秒，同时节省了XXX%的计算资源。
2.数仓建模：主导企业级数据仓库的维度建模与主题域建设，为解决业务部门报表口径混乱的问题，深入理解信贷、营销等业务流程；设计并开发了基于Kimball理论的星型模型与缓慢变化维处理逻辑，覆盖XXX多个核心业务实体；推动使用DataV工具进行模型可视化与管理，使得下游BI团队的平均查询性能提升XXX%，新需求的数据准备时间缩短XXX%。
3.数据治理：牵头建立数据质量监控与资产目录体系，针对数据重复、值域异常等问题，与业务方共同制定XXX项关键数据的质量规则；开发自动化稽核脚本并集成到调度平台，每日产出质量报告；通过推动问题工单流程，将重要数据问题的平均修复周期从X天缩短至Y天，数据资产目录的活跃使用人数季度增长XXX%。
4.BI支持：深度支持数据分析团队与业务部门的临时取数及看板开发需求，基于元数据快速理解数据链路与业务含义；熟练使用SQL与Python进行复杂数据处理，并利用Superset等工具开发可视化报表；累计响应并完成超过XXX个数据需求，需求平均交付时间控制在X小时内，获得业务方XXX次好评。
5.数据迁移：负责将部分核心数据处理任务从传统Hadoop集群迁移至云上数据平台，评估迁移成本与风险，制定分批次迁移方案；重写调度依赖与UDF函数，确保数据处理逻辑一致；完成迁移后，相关任务的运行成本降低XXX%，任务失败率下降XXX%，并输出了标准的迁移操作手册。
6.SLA保障：负责保障所有数据生产任务的SLA，建立分级告警与值班响应机制；对关键任务链进行瓶颈分析，通过优化SQL写法、增加中间层数据复用等方式，将最长任务链的运行时间缩短XXX%；在XXX次大促或月末结算期间，保障了所有核心数据准时产出，全年整体任务准时率达到X
X.X%。
7.团队协作：参与数据开发团队的技术分享与代码评审，将实时计算中的反压处理经验整理成文档并在组内分享；指导初级同事解决数据倾斜问题，帮助其独立负责子模块开发；通过规范Git提交与SQL编写模板，推动团队开发效率提升约XXX%。
工作业绩：
1.构建并维护了支撑日均XXX亿事件处理的实时数据管道，将风控特征延迟降低至Y秒内，直接支持了实时授信产品的上线。
2.完成企业级数仓中XXX个核心模型的构建与迭代，支撑下游超过XXX张报表，平均查询响应时间提升XXX%。
3.建立的数据治理体系覆盖公司XXX%的核心表，推动解决XXX个历史数据质量问题，数据质量告警数季度下降XXX%。
4.高效响应并完成XXX+个业务数据需求，需求满意度评分持续保持在X分以上（满分X分）。
5.主导完成涉及XXX个核心任务的云迁移，实现年度计算资源成本节约XXX万元。
6.保障了数据任务全年X
X.X%的准时产出率，未发生因数据延迟导致的重大业务故障。
7.输出技术文档与规范XXX篇，协助培养X名初级工程师成长为业务模块负责人。
[项目经历]
项目名称：金融机构一站式数据中台
担任角色：项目负责人
公司核心的数据产品化项目，旨在为合作金融机构提供从数据集成、加工到分析服务的完整解决方案。原有数据服务分散，客户接入周期长达X周，实时与离线计算资源独立造成成本浪费，且缺乏统一的数据服务出口，无法满足客户快速定制与稳定查询的需求。
项目业绩：
1.数据中台成功服务XXX家金融机构，客户平均数据接入与交付周期从X周缩短至X天。
2.通过计算资源统一调度与存储优化，整体数据处理的资源成本较项目初期下降XXX%。
3.建立的标准开发流程与质量体系，使项目核心数据问题的线上反馈数量减少XXX%，迭代效率提升XXX%。
[教育背景]
江苏大学
计算机科学与技术 | 本科
GPA X.XX/4.0（专业前XX%），主修数据库原理、数据结构、分布式系统等核心课程，熟练掌握Java与SQL编程。课程项目中，主导设计并实现了一个模拟电商数据仓库系统，使用Hive进行数据分层建模，利用Kettle完成ETL流程开发，并基于Spring Boot搭建了简单的前端查询界面，完成了从数据抽取到可视化展示的全流程实践。