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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX科技是一家专注于消费信贷领域的金融科技公司，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服务，产品覆盖信贷全流程，服务超过XXX家持牌机构，日均处理信贷申请数据量达XXX万笔。
工作概述：
1.数据建模：根据业务分析需求设计数据仓库的维度模型与事实表；与风控、营销部门沟通确定分析指标口径，使用星型模型构建用户行为、信贷交易等核心主题域；将模型设计文档化并推动评审，通过统一口径减少后续数据歧义，支撑报表开发效率提升XXX%。
2.ETL开发：负责将业务系统的增量数据同步至数据仓库层；使用调度工具配置每日数据抽取任务，编写清洗和转换逻辑处理数据质量问题；监控任务运行状态并处理异常，保障每日凌晨X点前产出T+1数据，任务成功率达到XXX%。
3.任务调度：管理数据仓库内上百个依赖任务的执行顺序；配置任务间的依赖关系与重试策略，通过任务执行日志定位失败根因；优化关键路径任务的计算逻辑，将整体数据产出时间提前XXX小时。
4.数据质量：建立数据仓库关键表的数据质量监控体系；定义数据完整性、准确性核验规则，配置每日监控任务并发送告警；协同业务方修复问题数据并追溯源头，使得核心报表数据质量问题的发现周期从X天缩短至X小时。
5.性能优化：针对数据仓库慢查询与高资源消耗任务进行调优；分析SQL执行计划，通过增加索引、改写逻辑、优化数据分布等方式提升效率；定期清理历史数据与优化存储，季度计算资源成本下降XXX%。
6.需求对接：承接业务部门与数据团队的数据提取与分析需求；理解需求背景并转化为数据仓库可实现的方案，评估开发工作量与排期；交付数据模型、接口或数据文件，需求平均交付周期为X个工作日，需求满意度达XXX%。
工作业绩：
1.主导完成信贷核心、用户行为等X个主题域的数据模型建设，覆盖XXX张关键业务表，支撑上层XXX个分析场景。
2.独立开发并维护XXX个ETL数据同步与加工任务，数据任务日均运行成功率稳定在XXX%以上，保障数据准时产出。
3.通过调度优化与任务调优，将核心数据链条的产出时间从早上X点提前至凌晨X点，支持业务方更早进行数据分析。
4.建立XX项数据质量监控规则，累计发现并推动解决XXX个数据问题，核心业务数据质量评分提升至XX分。
5.完成XXX次SQL与任务性能调优，平均查询耗时降低XXX%，季度计算资源成本节约XXX元。
6.高效响应并完成XXX个数据需求，需求交付及时率达XXX%，获得业务部门好评。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
公司核心的信贷业务数据支撑项目，原有数据平台架构陈旧，无法满足实时风控与精细化运营的数据需求。T+1数据产出模式导致营销活动效果评估滞后X天，数据模型分散导致统计口径不一致，日均处理XXX万笔申请数据时，关键ETL任务运行时间超过X小时，存在无法按时产出的风险，制约了业务决策效率。
项目职责：
1.负责新数据仓库模型设计：基于信贷业务流程，设计涵盖申请、审批、放款、还款的全链路主题模型，统一关键指标的业务定义与计算逻辑。
2.主导核心ETL流程重构：将部分核心T+1批量加工链路改造为小时级微批次处理，使用更高效的SQL和中间表减少数据冗余计算。
3.协调任务调度与监控迁移：将原有分散的调度任务迁移至统一的调度平台，重新编排任务依赖，配置失败告警与自动重试机制。
4.推动数据质量体系落地：针对新模型中的核心表，与业务方共同制定数据质量校验规则，并开发自动化监控脚本。
项目业绩：
1.新数据平台上线后，核心业务数据产出时间从早上X点提前至凌晨X点，保障了业务部门在上班前获取数据。
2.支持小时级数据更新，使营销活动效果评估时效从T+1缩短至T+
0.5，助力活动策略调整效率提升XXX%。
3.通过模型统一与加工逻辑优化，关键ETL任务平均运行时长从X小时降至X小时，任务运行稳定性达到XXX%。
4.建立涵盖XX张核心表的监控体系，累计拦截XXX个数据质量问题，数据团队处理数据质疑的日均耗时下降XXX%。
教育背景
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修数据库原理、数据结构与算法等核心课程。参与校园一卡通数据分析课程设计，使用SQL与Python完成消费行为模式挖掘，在小组中负责数据清洗与特征工程模块。熟悉Linux操作系统常用命令与Shell脚本编写，掌握MySQL数据库的日常运维与性能优化基础方法。
自我评价
培训经历
系统学习了基于阿里云MaxCompute、DataWorks等产品的大数据开发与管理体系。将项目中的任务调度与运维管理方法应用于实际工作，规范了数据开发流程。参考其数据治理思路，协助团队完善了部分数据质量稽核规则，提升了数据资产的可靠度。
中级数据仓库实用简历模板
757人使用适用人群: #数据仓库 #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科技是一家专注于消费信贷领域的金融科技公司，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服务，产品覆盖信贷全流程，服务超过XXX家持牌机构，日均处理信贷申请数据量达XXX万笔。
工作概述：
1.数据建模：根据业务分析需求设计数据仓库的维度模型与事实表；与风控、营销部门沟通确定分析指标口径，使用星型模型构建用户行为、信贷交易等核心主题域；将模型设计文档化并推动评审，通过统一口径减少后续数据歧义，支撑报表开发效率提升XXX%。
2.ETL开发：负责将业务系统的增量数据同步至数据仓库层；使用调度工具配置每日数据抽取任务，编写清洗和转换逻辑处理数据质量问题；监控任务运行状态并处理异常，保障每日凌晨X点前产出T+1数据，任务成功率达到XXX%。
3.任务调度：管理数据仓库内上百个依赖任务的执行顺序；配置任务间的依赖关系与重试策略，通过任务执行日志定位失败根因；优化关键路径任务的计算逻辑，将整体数据产出时间提前XXX小时。
4.数据质量：建立数据仓库关键表的数据质量监控体系；定义数据完整性、准确性核验规则，配置每日监控任务并发送告警；协同业务方修复问题数据并追溯源头，使得核心报表数据质量问题的发现周期从X天缩短至X小时。
5.性能优化：针对数据仓库慢查询与高资源消耗任务进行调优；分析SQL执行计划，通过增加索引、改写逻辑、优化数据分布等方式提升效率；定期清理历史数据与优化存储，季度计算资源成本下降XXX%。
6.需求对接：承接业务部门与数据团队的数据提取与分析需求；理解需求背景并转化为数据仓库可实现的方案，评估开发工作量与排期；交付数据模型、接口或数据文件，需求平均交付周期为X个工作日，需求满意度达XXX%。
工作业绩：
1.主导完成信贷核心、用户行为等X个主题域的数据模型建设，覆盖XXX张关键业务表，支撑上层XXX个分析场景。
2.独立开发并维护XXX个ETL数据同步与加工任务，数据任务日均运行成功率稳定在XXX%以上，保障数据准时产出。
3.通过调度优化与任务调优，将核心数据链条的产出时间从早上X点提前至凌晨X点，支持业务方更早进行数据分析。
4.建立XX项数据质量监控规则，累计发现并推动解决XXX个数据问题，核心业务数据质量评分提升至XX分。
5.完成XXX次SQL与任务性能调优，平均查询耗时降低XXX%，季度计算资源成本节约XXX元。
6.高效响应并完成XXX个数据需求，需求交付及时率达XXX%，获得业务部门好评。
[项目经历]
项目名称：信贷核心数据平台升级项目
担任角色：项目负责人
公司核心的信贷业务数据支撑项目，原有数据平台架构陈旧，无法满足实时风控与精细化运营的数据需求。T+1数据产出模式导致营销活动效果评估滞后X天，数据模型分散导致统计口径不一致，日均处理XXX万笔申请数据时，关键ETL任务运行时间超过X小时，存在无法按时产出的风险，制约了业务决策效率。
项目业绩：
1.新数据平台上线后，核心业务数据产出时间从早上X点提前至凌晨X点，保障了业务部门在上班前获取数据。
2.支持小时级数据更新，使营销活动效果评估时效从T+1缩短至T+
0.5，助力活动策略调整效率提升XXX%。
3.通过模型统一与加工逻辑优化，关键ETL任务平均运行时长从X小时降至X小时，任务运行稳定性达到XXX%。
4.建立涵盖XX张核心表的监控体系，累计拦截XXX个数据质量问题，数据团队处理数据质疑的日均耗时下降XXX%。
[教育背景]
南京邮电大学
软件工程 | 本科
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修数据库原理、数据结构与算法等核心课程。参与校园一卡通数据分析课程设计，使用SQL与Python完成消费行为模式挖掘，在小组中负责数据清洗与特征工程模块。熟悉Linux操作系统常用命令与Shell脚本编写，掌握MySQL数据库的日常运维与性能优化基础方法。