XXX科技是一家专注于金融科技服务领域的公司，团队规模约XXX人，核心业务是为中小型金融机构提供数据驱动的风控与营销解决方案，产品服务于超过XXX家银行及消费金融公司，在业内建立了良好的口碑。

工作概述：

1.数据体系规划：根据公司数据驱动业务发展的目标，主导数据架构的蓝图规划；与业务部门深入沟通需求，设计贴合风控与营销场景的层次化数据架构方案；协调研发与数据团队评审技术方案，推动架构的逐步实施与迭代，基于业务反馈持续优化架构，使数据需求响应周期缩短XXX%。

2.数据模型设计：为解决业务数据模型分散且口径不一致的问题，负责核心业务域（客户、产品、交易）的主题模型设计；基于维度建模方法论，统一关键业务实体的定义与关系，沉淀出可复用的模型资产；推动模型在数仓中的落地实施，并建立模型变更管理流程，使得核心业务指标口径统一率达到XXX%。

3.数据平台搭建：为提升数据处理与服务的效率，牵头新一代数据平台的选型与搭建工作；设计并部署基于Hadoop与Spark的技术栈，搭建从数据集成、计算到服务发布的全链路平台；优化任务调度与资源管理策略，保障数据作业的稳定运行，将数据加工的日均任务失败率降低至XXX%以下。

4.数据标准制定：针对数据质量参差不齐影响分析可信度的问题，牵头制定公司级的数据标准与管理规范；定义关键数据字段的命名、格式、取值规则及质量校验规则；推动标准在数据生产流程中的嵌入式检查，并定期组织数据质量评审，使得关键数据项的合规率提升XXX%。

5.数据质量治理：建立常态化数据质量监控与治理机制，设计覆盖完整性、准确性、及时性的质量监控指标体系；利用数据探查工具定位数据异常根因，协同业务部门推动源头系统改造；通过质量报告与问责机制，将数据质量问题导致的业务投诉量减少了XXX%。

6.成本与性能优化：应对数据量增长带来的存储与计算成本压力，定期分析数据平台资源使用情况；实施数据生命周期管理策略，制定冷热数据分层存储与归档规则；优化ETL作业代码与Spark参数配置，在保障产出时间的前提下，使季度计算资源成本下降XXX%。

工作业绩：

1.完成公司级数据架构规划，并主导实施，支撑业务数据分析效率提升XXX%，有效助力风控模型迭代速度。

2.设计并落地XX个核心主题数据模型，被XXX多个下游报表与数据产品引用，大幅减少重复开发。

3.成功搭建稳定支撑日均处理TB级数据的数据平台，保障了XXX个关键数据作业的准时产出。

4.建立数据标准与质量体系，推动XXX项关键数据标准落地，核心数据质量评分从X分提升至Y分。

5.通过治理闭环解决XXX类高频数据质量问题，业务侧对数据信任度显著增强。

6.实施成本优化项目，年度数据基础设施成本节约XXX万元，资源利用率提升XXX%。

公司战略级数据基础设施项目，原有数据分散在多个业务系统和孤立的MySQL实例中，缺乏统一整合，导致数据分析师获取数据困难，平均需求响应周期长达X天，且数据口径不一致引发决策分歧。项目目标是构建统一的数据中台，打通客户、交易、风控等核心数据，提供高效、可靠的数据服务，以支持精准营销和实时风控业务，服务内部XXX多个业务团队。

项目业绩：

1.成功上线数据中台，整合了XX个核心业务系统数据，形成XXX多个关键数据指标，数据需求平均响应时间从X天缩短至Y小时，效率提升XXX%。

2.基于中台数据支撑了精准营销和实时反欺诈等X个核心业务场景，营销活动响应率提升XXX%，风险识别准确率提高X个百分点。

3.建立统一的数据资产目录与服务体系，下游业务方数据获取成本降低XXX%，数据团队开发效率提升XXX%。

4.项目成果成为公司数据能力标杆，支撑公司获得XXX项相关技术专利，并助力客户续约率提升X%。

GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修数据仓库与数据挖掘、分布式计算等核心课程，熟练掌握Python和SQL进行数据分析与处理。参与校园一卡通用户行为分析课程设计，负责数据清洗、特征工程及聚类模型构建，使用Hive完成对千万级流水数据的处理，项目报告获评优秀。