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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX数据是专注于为传统零售行业提供数据中台解决方案的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务是为连锁商超、品牌门店提供数据采集、整合与分析服务，产品服务于超过XXX家线下零售门店，与多家区域零售龙头建立长期数据合作。
工作概述：
1.数据建模：为满足业务对销售和库存数据的统一分析需求，主导设计零售数据仓库的维度模型；依据业务过程梳理商品、门店、时间等核心维度与事实表，制定模型开发与迭代规范；推动模型在业务部门的应用，通过优化模型关联逻辑，将报表查询平均响应时间缩短XXX%。
2.ETL开发：负责从业务系统到数据仓库的每日数据同步与清洗任务开发；编写和维护数据处理脚本，处理增量与全量数据加载；建立数据质量监控规则，对异常数据进行自动告警与归档，保障每日XXX张任务表准时产出，数据及时率达XXX%。
3.实时计算：为解决促销活动期间销售数据延迟问题，搭建实时数据计算管道；利用流处理技术消费交易日志，进行实时销售汇总与库存预警；优化状态保持与窗口计算逻辑，将端到端数据延迟控制在X秒内，支持业务实时大屏展示。
4.数据治理：针对数据血缘不清、口径混乱的问题，牵头建立数据资产地图与标准字典；推动关键数据字段的命名、类型与计算口径统一，组织业务与技术方评审定稿；落地元数据管理与血统追溯工具，将数据问题定位平均耗时降低XXX%。
5.平台运维：负责大数据平台的日常监控、扩容与故障处理；制定巡检清单与应急预案，处理计算资源调度不均与作业堆积问题；通过参数调优与资源池划分，提升集群整体资源利用率XXX%，保障月度作业成功率达到XXX%。
6.团队协作：参与数据需求评审，为产品与运营团队提供数据实现方案的技术可行性评估；指导初级工程师进行代码开发与问题排查，组织内部技术分享；通过代码审查与开发规范宣导，提升团队代码交付质量。
7.技术规划：跟踪大数据组件的新版本特性，评估其在现有业务场景下的适用性；主导数据同步工具从Sqoop向DataX的迁移，规划并推动数据仓库向湖仓一体架构演进，完成技术选型与原型验证。
工作业绩：
1.完成核心零售数据仓库的模型设计，支撑XXX+张业务报表与自助分析取数，查询性能提升XXX%。
2.开发与维护XXX个每日ETL作业，稳定服务X年，保障了XXX家门店业务数据的准时供给。
3.构建实时计算链路，支持XXX个实时监控指标，助力大促期间库存周转效率提升XXX%。
4.建立公司级数据治理基础框架，落地XXX项数据标准，数据质量问题同比下降XXX%。
5.负责XXX节点大数据集群的稳定性，通过优化使月度平台可用性达到XXX%。
6.指导与协助团队同事解决复杂技术问题XXX余个，团队任务交付延期率降低XXX%。
7.完成两项重大技术架构升级的可行性研究与方案设计，降低长期技术债务风险。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
公司为某大型连锁超市集团打造的数据中台核心项目，原有各区域系统独立，数据分散在XXX多个Oracle和MySQL数据库中，日增数据量约XXX GB，导致跨区域销售分析与全局库存调配困难，T+1的报表产出模式无法满足实时决策需求，且数据质量参差不齐，严重制约其数字化转型与精细化运营。
项目职责：
1.功能开发：负责数据中台底层数仓的主题域设计与分层模型开发，使用Hive和Spark构建离线数据仓库；开发核心的商品、销售、会员主题宽表，支撑上层统一数据服务。
2.性能优化：针对大规模订单明细数据关联计算缓慢的问题，优化Shuffle策略与数据倾斜处理方案，引入Z-Ordering优化存储布局，将关键ETL作业运行时间从XXX分钟缩短至XXX分钟。
3.技术攻坚：解决多源异构数据（POS日志、ERP事务、手工Excel）增量同步与合并时的数据一致性问题，设计基于事务时间和日志偏移量的混合拉取方案，保证数据准确率。
4.质量保障：搭建从数据接入到应用层的数据质量稽核体系，定义XXX项质量检核规则并实现自动化巡检，建立质量问题跟踪闭环流程。
项目业绩：
1.成功整合XXX个分散数据源，构建包含XXX张核心模型的统一数据仓库，支撑集团XXX+家门店的数据分析与决策。
2.关键任务处理效率提升XXX%，保障了每日经营报表在早X点前准时产出，满足业务黄金分析时段需求。
3.数据准确率提升至XXX%，基于中台数据的库存协同建议，帮助客户集团整体库存周转天数降低了X天。
4.项目成为公司标杆案例，助力公司与该客户续签三年运维合同，合同金额XXX万元。
教育背景
GPA X.XX/4.0（专业前XX%），主修数据库原理、数据结构、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Hadoop与Hive对消费流水进行聚类分析，在项目中负责数据清洗与特征工程模块开发，熟悉Linux操作系统及Shell脚本编写。
自我评价
培训经历
系统化学习了Hadoop生态体系的理论与最佳实践，将认证所学的调优方法应用于生产集群，通过优化YARN资源调度配置与MapReduce/Spark作业参数，在数据量增长XXX%的情况下，使集群平均作业执行时间缩短了XXX%，年度计算资源成本节约约XXX万元。
资深数据开发创意简历模板
424人使用适用人群: #数据开发 #资深[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数据是专注于为传统零售行业提供数据中台解决方案的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务是为连锁商超、品牌门店提供数据采集、整合与分析服务，产品服务于超过XXX家线下零售门店，与多家区域零售龙头建立长期数据合作。
工作概述：
1.数据建模：为满足业务对销售和库存数据的统一分析需求，主导设计零售数据仓库的维度模型；依据业务过程梳理商品、门店、时间等核心维度与事实表，制定模型开发与迭代规范；推动模型在业务部门的应用，通过优化模型关联逻辑，将报表查询平均响应时间缩短XXX%。
2.ETL开发：负责从业务系统到数据仓库的每日数据同步与清洗任务开发；编写和维护数据处理脚本，处理增量与全量数据加载；建立数据质量监控规则，对异常数据进行自动告警与归档，保障每日XXX张任务表准时产出，数据及时率达XXX%。
3.实时计算：为解决促销活动期间销售数据延迟问题，搭建实时数据计算管道；利用流处理技术消费交易日志，进行实时销售汇总与库存预警；优化状态保持与窗口计算逻辑，将端到端数据延迟控制在X秒内，支持业务实时大屏展示。
4.数据治理：针对数据血缘不清、口径混乱的问题，牵头建立数据资产地图与标准字典；推动关键数据字段的命名、类型与计算口径统一，组织业务与技术方评审定稿；落地元数据管理与血统追溯工具，将数据问题定位平均耗时降低XXX%。
5.平台运维：负责大数据平台的日常监控、扩容与故障处理；制定巡检清单与应急预案，处理计算资源调度不均与作业堆积问题；通过参数调优与资源池划分，提升集群整体资源利用率XXX%，保障月度作业成功率达到XXX%。
6.团队协作：参与数据需求评审，为产品与运营团队提供数据实现方案的技术可行性评估；指导初级工程师进行代码开发与问题排查，组织内部技术分享；通过代码审查与开发规范宣导，提升团队代码交付质量。
7.技术规划：跟踪大数据组件的新版本特性，评估其在现有业务场景下的适用性；主导数据同步工具从Sqoop向DataX的迁移，规划并推动数据仓库向湖仓一体架构演进，完成技术选型与原型验证。
工作业绩：
1.完成核心零售数据仓库的模型设计，支撑XXX+张业务报表与自助分析取数，查询性能提升XXX%。
2.开发与维护XXX个每日ETL作业，稳定服务X年，保障了XXX家门店业务数据的准时供给。
3.构建实时计算链路，支持XXX个实时监控指标，助力大促期间库存周转效率提升XXX%。
4.建立公司级数据治理基础框架，落地XXX项数据标准，数据质量问题同比下降XXX%。
5.负责XXX节点大数据集群的稳定性，通过优化使月度平台可用性达到XXX%。
6.指导与协助团队同事解决复杂技术问题XXX余个，团队任务交付延期率降低XXX%。
7.完成两项重大技术架构升级的可行性研究与方案设计，降低长期技术债务风险。
[项目经历]
项目名称：零售企业数据中台项目
担任角色：项目负责人
公司为某大型连锁超市集团打造的数据中台核心项目，原有各区域系统独立，数据分散在XXX多个Oracle和MySQL数据库中，日增数据量约XXX GB，导致跨区域销售分析与全局库存调配困难，T+1的报表产出模式无法满足实时决策需求，且数据质量参差不齐，严重制约其数字化转型与精细化运营。
项目业绩：
1.成功整合XXX个分散数据源，构建包含XXX张核心模型的统一数据仓库，支撑集团XXX+家门店的数据分析与决策。
2.关键任务处理效率提升XXX%，保障了每日经营报表在早X点前准时产出，满足业务黄金分析时段需求。
3.数据准确率提升至XXX%，基于中台数据的库存协同建议，帮助客户集团整体库存周转天数降低了X天。
4.项目成为公司标杆案例，助力公司与该客户续签三年运维合同，合同金额XXX万元。
[教育背景]
南昌大学
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、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Hadoop与Hive对消费流水进行聚类分析，在项目中负责数据清洗与特征工程模块开发，熟悉Linux操作系统及Shell脚本编写。