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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX科技是一家专注消费金融领域的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务是为金融机构提供智能风控与数据分析解决方案，产品服务于超过XXX家合作机构，与多家区域银行建立了稳定的数据服务合作。
工作概述：
1.数据模型设计：依据业务报表需求，使用维度建模方法设计主题数据模型；与业务部门确认指标口径，使用PowerDesigner工具完成模型落地，并编写模型说明文档；通过规范设计将后续报表开发效率提升XXX%，核心模型用户使用率达XXX%。
2.ETL开发：负责将业务系统数据抽取至数据仓库，使用SQL编写清洗转换逻辑；在调度工具中部署脚本，配置依赖与执行周期；每日监控任务运行状态，处理数据异常与延迟问题，使得主要业务数据T+1产出率稳定在XXX%以上，数据错误率低于XXX%。
3.数据治理：为解决数据质量不一致问题，参与制定字段命名与代码规范；使用脚本定期扫描仓库中的空值与异常值，生成质量报告并推动业务部门认责清洗；通过季度复盘优化规则，将关键业务数据问题数减少XXX%，数据标准覆盖率提升至XXX%。
4.性能优化：针对下游报表查询慢的问题，分析SQL执行计划并定位全表扫描瓶颈；为高频查询条件字段创建复合索引，调整大表的分区策略；验证优化效果后形成案例文档，使得平均查询响应时间从XXX秒缩短至XXX秒，并节省了约XXX%的存储空间。
5.任务调度：管理数据仓库每日XXX个ETL任务的执行依赖关系，在调度平台进行可视化配置；设置任务失败告警，并通过日志快速定位故障原因；梳理关键路径任务，优化执行顺序，将整体任务流准时完成率从XXX%提升至XXX%，平均故障恢复时间缩短XXX分钟。
6.文档维护：负责数据仓库资产文档的编写与更新，包括数据字典、ETL流程说明和运维手册；使用团队Wiki平台统一管理，定期组织文档评审与归档；通过文档沉淀，使新成员熟悉核心流程的时间缩短了XXX%，业务方数据咨询量减少XXX%。
工作业绩：
1.独立设计并落地了XXX个核心主题数据模型，稳定支持业务侧XXX张固定报表与自助分析需求。
2.累计开发与维护XXX个ETL作业流程，保障每日TB级数据处理任务准时完成，数据产出SLA达成XXX%。
3.推动数据治理专项，落地XXX项数据质量标准，使得相关业务投诉减少XXX%。
4.完成XXX次核心任务性能调优，节省计算资源成本约XXX%，支撑了合作机构数量从XXX家增长至XXX家。
5.优化任务调度监控体系，关键任务故障率下降XXX%，保障了月度经营分析报告的准时出具。
6.撰写与维护了超过XXX篇技术及业务文档，形成团队知识库，获评部门季度知识贡献奖。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
公司为提升对信贷业务的综合分析能力而启动的项目，原有数据分散在不同业务系统中，数据口径不一致，导致经营报表产出延迟常超过XXX小时，且数据准确率不足XXX%。项目目标是在XXX个月内，构建统一的消费信贷主题数据仓库，支持灵活、准确的业务分析。
项目职责：
1.需求对接：负责与风控、营销等XXX个业务部门沟通，收集报表与分析需求，整理出XXX个核心指标及其计算逻辑，形成需求说明书。
2.模型设计：参与信贷事实表与维度表的设计，使用星型模型构建了XXX个主题模型，明确主键、外键关系和缓慢变化维处理策略。
3.ETL开发：负责客户信息、贷款申请、还款行为等XXX个核心数据源的ETL脚本开发，处理历史数据补录与增量数据同步，保障数据一致性。
4.数据测试：编写数据验证用例，对比新仓库产出数据与原有业务系统数据，核对报表金额等关键指标，协助定位并修复了XXX类数据差异问题。
5.运维保障：负责项目上线后首个月的日常运维，监控数据流，编写操作手册，并培训XXX名后续接手同事。
项目业绩：
1.项目按时上线，数据仓库日处理数据量达XXX GB，稳定支持XXX张关键业务报表，报表产出时间从XXX小时缩短至XXX分钟。
2.统一数据口径后，跨部门报表数据差异率从XXX%降至XXX%以下，管理层决策效率提升。
3.通过数据模型复用，后续新增XXX个分析主题的需求响应周期平均缩短了XXX%。
4.项目期间沉淀的ETL开发规范与数据校验清单，使同类数据问题发生率减少XXX%。
5.项目整体资源投入控制在预算内，相比采购外部解决方案节约成本约XXX%。
教育背景
GPA X.XX/4.0（专业前XXX%），主修数据库原理、数据结构与算法等核心课程，熟练掌握SQL语言及Python数据处理。课程设计参与图书馆数据分析项目，负责读者借阅行为主题库的模型设计与数据抽取模块开发，使用MySQL进行数据处理。了解Linux操作系统基本命令及Shell脚本编写。
自我评价
培训经历
2023年获得该认证，系统学习了数据仓库理论与阿里云大数据平台开发技术。将数据分层设计理念应用于实际项目，优化了原有数据链路，使部分中间层数据复用度提升XXX%。学习并实践了MaxCompute SQL性能调优方法，解决了项目中一个关键大表关联的性能瓶颈，使作业运行时间缩短XXX%。
初级数据仓库简约简历模板
261人使用适用人群: #数据仓库 #初级[1-3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：数据仓库
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 | 数据仓库
2024-09 - 2025-12
XXX科技是一家专注消费金融领域的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务是为金融机构提供智能风控与数据分析解决方案，产品服务于超过XXX家合作机构，与多家区域银行建立了稳定的数据服务合作。
工作概述：
1.数据模型设计：依据业务报表需求，使用维度建模方法设计主题数据模型；与业务部门确认指标口径，使用PowerDesigner工具完成模型落地，并编写模型说明文档；通过规范设计将后续报表开发效率提升XXX%，核心模型用户使用率达XXX%。
2.ETL开发：负责将业务系统数据抽取至数据仓库，使用SQL编写清洗转换逻辑；在调度工具中部署脚本，配置依赖与执行周期；每日监控任务运行状态，处理数据异常与延迟问题，使得主要业务数据T+1产出率稳定在XXX%以上，数据错误率低于XXX%。
3.数据治理：为解决数据质量不一致问题，参与制定字段命名与代码规范；使用脚本定期扫描仓库中的空值与异常值，生成质量报告并推动业务部门认责清洗；通过季度复盘优化规则，将关键业务数据问题数减少XXX%，数据标准覆盖率提升至XXX%。
4.性能优化：针对下游报表查询慢的问题，分析SQL执行计划并定位全表扫描瓶颈；为高频查询条件字段创建复合索引，调整大表的分区策略；验证优化效果后形成案例文档，使得平均查询响应时间从XXX秒缩短至XXX秒，并节省了约XXX%的存储空间。
5.任务调度：管理数据仓库每日XXX个ETL任务的执行依赖关系，在调度平台进行可视化配置；设置任务失败告警，并通过日志快速定位故障原因；梳理关键路径任务，优化执行顺序，将整体任务流准时完成率从XXX%提升至XXX%，平均故障恢复时间缩短XXX分钟。
6.文档维护：负责数据仓库资产文档的编写与更新，包括数据字典、ETL流程说明和运维手册；使用团队Wiki平台统一管理，定期组织文档评审与归档；通过文档沉淀，使新成员熟悉核心流程的时间缩短了XXX%，业务方数据咨询量减少XXX%。
工作业绩：
1.独立设计并落地了XXX个核心主题数据模型，稳定支持业务侧XXX张固定报表与自助分析需求。
2.累计开发与维护XXX个ETL作业流程，保障每日TB级数据处理任务准时完成，数据产出SLA达成XXX%。
3.推动数据治理专项，落地XXX项数据质量标准，使得相关业务投诉减少XXX%。
4.完成XXX次核心任务性能调优，节省计算资源成本约XXX%，支撑了合作机构数量从XXX家增长至XXX家。
5.优化任务调度监控体系，关键任务故障率下降XXX%，保障了月度经营分析报告的准时出具。
6.撰写与维护了超过XXX篇技术及业务文档，形成团队知识库，获评部门季度知识贡献奖。
[项目经历]
项目名称：消费信贷主题数据仓库建设
担任角色：项目负责人
公司为提升对信贷业务的综合分析能力而启动的项目，原有数据分散在不同业务系统中，数据口径不一致，导致经营报表产出延迟常超过XXX小时，且数据准确率不足XXX%。项目目标是在XXX个月内，构建统一的消费信贷主题数据仓库，支持灵活、准确的业务分析。
项目业绩：
1.项目按时上线，数据仓库日处理数据量达XXX GB，稳定支持XXX张关键业务报表，报表产出时间从XXX小时缩短至XXX分钟。
2.统一数据口径后，跨部门报表数据差异率从XXX%降至XXX%以下，管理层决策效率提升。
3.通过数据模型复用，后续新增XXX个分析主题的需求响应周期平均缩短了XXX%。
4.项目期间沉淀的ETL开发规范与数据校验清单，使同类数据问题发生率减少XXX%。
5.项目整体资源投入控制在预算内，相比采购外部解决方案节约成本约XXX%。
[教育背景]
浙江理工大学
计算机科学与技术 | 本科
GPA X.XX/4.0（专业前XXX%），主修数据库原理、数据结构与算法等核心课程，熟练掌握SQL语言及Python数据处理。课程设计参与图书馆数据分析项目，负责读者借阅行为主题库的模型设计与数据抽取模块开发，使用MySQL进行数据处理。了解Linux操作系统基本命令及Shell脚本编写。