XXX科技是一家专注新零售领域的电商科技公司，团队规模约XXX人，核心业务为线上商城与线下门店的全渠道销售数据整合，为超过XXX家品牌提供数据中台与商业智能服务，与多家知名消费品企业建立长期数据合作。

工作概述：

1.数据建模：为支撑业务部门对销售、用户行为的实时分析需求，负责设计并落地公司级数据仓库的模型架构；基于Kimball维度建模方法论，规划事实表与维度表结构，统一关键业务指标的口径；与业务部门反复沟通确认需求，建立模型迭代评审机制，将核心模型的平均查询效率提升XXX%，下游报表开发时间缩短XXX%。

2.ETL开发：解决业务系统数据分散、质量不一的问题，主导核心业务数据的ETL流程设计与开发；使用调度工具编排依赖任务，编写数据处理脚本清洗和转换数据；监控每日数据任务运行状态，建立数据质量校验规则，确保数据按时产出，将数据作业的平均准时交付率提升至XXX%，数据错误率降低XXX%。

3.性能优化：针对数据仓库查询响应慢、资源消耗高的问题，定期分析慢查询日志与执行计划；通过优化SQL写法、建立复合索引和调整表分区策略来改善性能；推动历史冷数据归档，重新规划计算资源分配，使核心数据集的查询平均响应时间从XX秒降低至X秒，月度计算成本节省XXX%。

4.数据治理：为解决数据不一致、指标重复计算的问题，牵头建立公司初步的数据治理体系；制定数据标准和命名规范，搭建数据地图文档中心；推动关键数据资产的血缘分析落地，梳理并下线冗余数据表XXX余张，使得业务方查找和理解数据的平均耗时减少XXX%。

5.团队协作：为保障数据产品稳定交付，负责与数据产品、数据分析及业务部门保持日常沟通；将复杂业务需求转化为清晰的技术方案与开发排期，管理XXX人数据开发团队的任务分配与进度；组织数据技术分享与代码Review，沉淀技术文档，提升团队问题解决效率XXX%。

6.架构设计：为应对业务数据量快速增长，参与规划下一代数据平台的技术架构选型；评估并引入MPP数据库与分布式计算框架，设计从传统数仓向离线实时混合架构迁移的平滑方案；主导新架构核心模块的POC测试与技术验证，为后续系统演进奠定基础。

7.技术选型：针对特定业务场景的数据处理需求，负责评估和引入合适的技术组件；研究并测试不同数据同步工具的性能与稳定性，形成选型建议报告；将新的数据同步组件应用到实际业务链路中，替换老旧工具，使得特定数据源的同步稳定性从XX%提升至XX%。

工作业绩：

1.主导完成涵盖销售、库存、用户等XX个核心主题域的数据模型建设，支撑了公司XXX+张报表与看板的数据需求。

2.设计并维护了XXX多个核心ETL任务流程，保障了每日TB级数据的稳定加工与供给，数据产出SLA达到X

X.XX%。

3.通过持续的性能调优，使数仓关键查询性能平均提升XXX%，年均为公司节约云计算资源成本约XXX万元。

4.推动数据治理项目，清理冗余数据表XXX张，统一了XX个核心业务指标的定义，业务投诉率下降XXX%。

5.高效管理数据开发团队，带领团队按时交付了X个大型数据项目，需求平均延期率低于X%。

6.完成新一代数据平台架构的蓝图设计与关键技术验证，为后续容量扩展打下基础。

7.引入X项新的数据技术工具，优化了数据集成链路，降低了运维复杂度。

公司核心数据支撑项目，原有数据仓库为多套独立系统拼凑而成，存在数据孤岛、加工链路冗长、口径不一致等问题，无法有效支撑集团化业务分析。日均处理数据量约XXX TB，关键报表产出经常延迟X小时以上，跨业务线数据核对耗时长达XX人/天，严重制约决策效率。

项目业绩：

1.建成集团级统一数据仓库，整合了X个核心业务系统数据，消除数据孤岛。

2.将关键报表的数据产出时间从原先的上午XX点提前至凌晨X点，准时率提升至XX%。

3.统一了XX个核心业务指标的计算逻辑，跨部门数据核对时间从XX人/天减少至X人/天。

4.新数仓支撑了XXX+个新分析场景的上线，数据查询平均响应速度提升XXX%。

GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修数据库原理、数据仓库与数据挖掘等核心课程，参与校园消费数据分析课程设计项目，负责数据ETL流程构建与维度模型设计，使用SQL和Python完成数据处理，熟悉Linux操作系统及Shell脚本编写。