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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX科技是一家专注企业级SaaS服务的公司，团队规模约XXX人，核心业务是为零售与制造行业提供一体化数据分析平台，产品服务于超过XXX家付费客户，与多家行业头部企业建立了长期战略合作。
工作概述：
1.数据架构规划：根据业务快速增长导致的数据孤岛问题，牵头制定公司级数据仓库三年演进路线图；主导从传统数仓向湖仓一体架构的转型，明确分层设计与技术选型标准，通过分阶段实施策略平衡业务需求与技术债务，最终将数据整合项目周期平均缩短XXX%。
2.模型规范建设：为解决报表指标口径不一致的痛点，建立并推行全公司统一的维度建模规范与数据字典；组织业务部门与产研团队共同梳理核心业务过程，设计并落地了销售、用户、供应链等XXX个主题域的数据模型，使得跨部门数据沟通效率提升XXX%。
3.数据治理实施：为提升数据质量与可信度，设计并落地了涵盖数据标准、质量、安全、生命周期管理的数据治理框架；推动建立数据Owner制度，通过自动化稽核规则监控关键业务表的完整性、准确性，将核心报表的数据问题率从每月XXX个降低至XXX个。
4.ETL开发优化：负责构建和维护TB级日常增量ETL任务流；针对性能瓶颈的复杂JOIN与聚合逻辑，进行SQL重写与执行计划调优，并引入增量合并策略替代全量刷新，使得关键数据层的产出时间提前X小时，计算资源消耗降低XXX%。
5.团队协作与培训：作为数据团队与技术中台的接口人，协同数据开发、分析师与后端工程师推进数据需求落地；建立数据需求评审与交付SOP，编写数据模型使用指南与开发规范文档，通过定期技术分享培训团队新人，提升团队整体交付效率XXX%。
6.性能与成本管理：监控数据平台每日运行状况与资源消耗；针对慢查询与高成本作业进行根因分析，通过数据压缩、生命周期策略、计算引擎参数调优等手段，在数据量年增长XXX%的情况下，将年度数据存储与计算总成本控制在预算的XXX%以内。
7.项目与需求管理：主导客户数据中台、实时数据看板等多个大型数据项目的全周期管理；从需求分析、技术方案设计、排期、开发到上线验收，确保项目按时保质交付，累计处理并交付重要数据需求超过XXX项，业务方满意度达XXX%。
工作业绩：
1.完成公司数据仓库从传统架构向湖仓一体架构的升级，支持了日均XXX亿条、总量超PB级的数据处理，数据服务可用性达到XXX%。
2.主导设计并落地XXX个核心主题数据模型，统一了公司XXX%以上的关键业务指标口径，数据需求交付平均周期缩短XXX%。
3.通过推行数据治理体系，将核心数据质量评分从XX分提升至XX分，数据问题导致的业务投诉下降XXX%。
4.优化ETL任务超过XXX个，整体任务失败率降低至X%以下，保障了每日数据产出的稳定准时。
5.培养数据开发工程师X名，团队具备独立承接复杂数据项目的能力。
6.通过性能调优与成本管控，年均节约数据平台基础设施成本约XXX万元。
7.成功交付X个公司级战略数据项目，直接支持了销售决策、用户增长等业务场景，相关业务线运营效率提升XXX%。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
公司为支撑新零售业务的快速发展，需整合分散在XXX个业务系统（如ERP、CRM、小程序、POS）的数据，原有数据仓库扩展性差、无法支持实时分析，导致门店补货、会员营销等决策滞后，在促销大促期间数据延迟高达X小时，严重影响了运营效率与客户体验。
项目职责：
1.功能开发：负责数据中台基础层与公共层的模型设计与开发，主导用户行为、商品交易、库存流转等核心数据链路的ETL开发，采用Flink+Iceberg技术栈构建实时与离线一体化数据管道。
2.性能优化：针对历史数据迁移效率低下问题，设计并行加载与数据分片策略，将初始TB级历史数据加载时间从预计XXX小时优化至XXX小时；优化实时链路的状态存储与窗口计算，将端到端数据延迟稳定在X秒内。
3.技术攻坚：解决多源异构数据（包括结构化订单数据与非结构化日志数据）的融合难题，设计统一的ID-Mapping方案与数据清洗框架，确保跨渠道用户数据的准确拼接，数据匹配准确率提升至XX.X%。
4.质量保障：建立从数据接入、处理到服务层的全链路质量监控体系，部署XXX个核心数据质量校验点，并配置自动告警；推动数据血源追踪功能的落地，实现关键指标的数据来源与加工过程可视化。
项目业绩：
1.成功构建统一数据中台，整合了XXX个核心业务系统的数据，日均处理数据量XXX亿条，数据产出准时率达到XXX%。
2.实现核心业务场景的实时数据支持，如实时门店看板、会员即时画像，助力营销活动响应速度提升XXX%，库存周转率优化XXX%。
3.数据质量监控覆盖核心表XXX%，数据问题主动发现率超过XXX%，将因数据错误引发的运营事故降为0。
4.项目上线后，业务部门自助取数与分析需求占比提升XXX%，数据团队从报表开发中释放出XXX%的精力聚焦于数据产品建设。
教育背景
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，参与校园一卡通数据分析课程设计，负责ETL流程搭建与消费行为聚类分析模块，使用Oracle和Python完成，熟悉Linux操作系统及Shell脚本编写，掌握SQL性能调优基础方法。
自我评价
培训经历
系统化掌握了数据管理知识体系，将数据治理与数据架构框架应用于公司实践，主导建立了企业数据资产目录与治理流程，使数据模型设计评审通过率提升XXX%，数据标准遵从度提高XXX%，为数据项目的规范性与可持续性奠定了坚实基础。
资深数据仓库简洁简历模板
739人使用适用人群: #数据仓库 #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科技是一家专注企业级SaaS服务的公司，团队规模约XXX人，核心业务是为零售与制造行业提供一体化数据分析平台，产品服务于超过XXX家付费客户，与多家行业头部企业建立了长期战略合作。
工作概述：
1.数据架构规划：根据业务快速增长导致的数据孤岛问题，牵头制定公司级数据仓库三年演进路线图；主导从传统数仓向湖仓一体架构的转型，明确分层设计与技术选型标准，通过分阶段实施策略平衡业务需求与技术债务，最终将数据整合项目周期平均缩短XXX%。
2.模型规范建设：为解决报表指标口径不一致的痛点，建立并推行全公司统一的维度建模规范与数据字典；组织业务部门与产研团队共同梳理核心业务过程，设计并落地了销售、用户、供应链等XXX个主题域的数据模型，使得跨部门数据沟通效率提升XXX%。
3.数据治理实施：为提升数据质量与可信度，设计并落地了涵盖数据标准、质量、安全、生命周期管理的数据治理框架；推动建立数据Owner制度，通过自动化稽核规则监控关键业务表的完整性、准确性，将核心报表的数据问题率从每月XXX个降低至XXX个。
4.ETL开发优化：负责构建和维护TB级日常增量ETL任务流；针对性能瓶颈的复杂JOIN与聚合逻辑，进行SQL重写与执行计划调优，并引入增量合并策略替代全量刷新，使得关键数据层的产出时间提前X小时，计算资源消耗降低XXX%。
5.团队协作与培训：作为数据团队与技术中台的接口人，协同数据开发、分析师与后端工程师推进数据需求落地；建立数据需求评审与交付SOP，编写数据模型使用指南与开发规范文档，通过定期技术分享培训团队新人，提升团队整体交付效率XXX%。
6.性能与成本管理：监控数据平台每日运行状况与资源消耗；针对慢查询与高成本作业进行根因分析，通过数据压缩、生命周期策略、计算引擎参数调优等手段，在数据量年增长XXX%的情况下，将年度数据存储与计算总成本控制在预算的XXX%以内。
7.项目与需求管理：主导客户数据中台、实时数据看板等多个大型数据项目的全周期管理；从需求分析、技术方案设计、排期、开发到上线验收，确保项目按时保质交付，累计处理并交付重要数据需求超过XXX项，业务方满意度达XXX%。
工作业绩：
1.完成公司数据仓库从传统架构向湖仓一体架构的升级，支持了日均XXX亿条、总量超PB级的数据处理，数据服务可用性达到XXX%。
2.主导设计并落地XXX个核心主题数据模型，统一了公司XXX%以上的关键业务指标口径，数据需求交付平均周期缩短XXX%。
3.通过推行数据治理体系，将核心数据质量评分从XX分提升至XX分，数据问题导致的业务投诉下降XXX%。
4.优化ETL任务超过XXX个，整体任务失败率降低至X%以下，保障了每日数据产出的稳定准时。
5.培养数据开发工程师X名，团队具备独立承接复杂数据项目的能力。
6.通过性能调优与成本管控，年均节约数据平台基础设施成本约XXX万元。
7.成功交付X个公司级战略数据项目，直接支持了销售决策、用户增长等业务场景，相关业务线运营效率提升XXX%。
[项目经历]
项目名称：零售数据中台建设项目
担任角色：项目负责人
公司为支撑新零售业务的快速发展，需整合分散在XXX个业务系统（如ERP、CRM、小程序、POS）的数据，原有数据仓库扩展性差、无法支持实时分析，导致门店补货、会员营销等决策滞后，在促销大促期间数据延迟高达X小时，严重影响了运营效率与客户体验。
项目业绩：
1.成功构建统一数据中台，整合了XXX个核心业务系统的数据，日均处理数据量XXX亿条，数据产出准时率达到XXX%。
2.实现核心业务场景的实时数据支持，如实时门店看板、会员即时画像，助力营销活动响应速度提升XXX%，库存周转率优化XXX%。
3.数据质量监控覆盖核心表XXX%，数据问题主动发现率超过XXX%，将因数据错误引发的运营事故降为0。
4.项目上线后，业务部门自助取数与分析需求占比提升XXX%，数据团队从报表开发中释放出XXX%的精力聚焦于数据产品建设。
[教育背景]
南京理工大学
信息管理与信息系统 | 本科
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，参与校园一卡通数据分析课程设计，负责ETL流程搭建与消费行为聚类分析模块，使用Oracle和Python完成，熟悉Linux操作系统及Shell脚本编写，掌握SQL性能调优基础方法。