XXX数据是专注于为零售与电商行业提供一站式数据智能解决方案的科技公司，团队规模约XXX人，核心产品包括客户数据平台、智能分析工具与数据中台解决方案，已服务超过XXX家中大型企业客户，与多家知名零售集团建立战略合作。

工作概述：

1.数据架构规划：根据公司从单产品向数据平台转型的战略，制定为期三年的数据架构演进蓝图；设计贴源层、明细层、汇总层与应用层的分层数据模型，规划实时与离线计算技术组件选型；组织评审关键业务线的数据接入方案，确保新业务在X周内完成数据底座搭建，核心模型应用比例提升至XXX%。

2.数据模型设计：为解决多业务线数据定义混乱问题，主导设计集团级统一数据标准与数据仓库模型；协调产品、运营及分析师团队，梳理XXX个核心业务实体与XXX余个关键业务过程，产出维度-事实矩阵与数据字典；推动数仓模型在BI报表、用户画像等场景落地，使得跨部门数据对齐效率提升XXX%。

3.数据平台选型：为应对客户数据量从TB级向PB级的增长，主导新一代湖仓一体数据平台的选型与落地；对比测试主流计算引擎性能，牵头完成从传统数仓向以对象存储与计算分离架构的技术迁移；建立平台资源配额与监控体系，在计算成本持平情况下支撑数据任务量增长XXX%。

4.数据治理体系：建立公司级数据治理框架，涵盖数据质量、安全与生命周期管理；设计并落地数据质量监控规则，对核心业务表的XXX项指标进行每日稽核；推动数据资产目录上线，梳理XXX项数据资产，明确负责人与血缘关系，使得数据问题定位平均耗时缩短XXX%。

5.成本与性能优化：针对数据计算与存储成本逐年攀升问题，建立资源使用分析与优化机制；通过数据生命周期策略自动化清理冷数据，引入数据压缩与计算资源动态伸缩技术；推动核心ETL作业代码重构，优化大表关联逻辑，实现季度存储成本降低XXX%，关键作业运行时长缩短XXX%。

6.团队培养：负责数据平台团队的技术指导与能力建设，带领X名中级工程师；制定团队技术学习路径，组织代码评审与技术分享，建立数据开发规范；通过项目实战与辅导，团队独立交付复杂数据管道的能力提升，项目延期率降低XXX%。

7.架构评审：作为数据架构评审委员会核心成员，参与所有重大数据相关项目的方案评审；针对实时风控、推荐系统等项目的技术方案提出XXX余条关键修改意见，规避了技术债务与架构缺陷；制定的《数据架构设计规范》已成为公司级标准文档。

工作业绩：

1.主导完成公司数据架构升级，支撑了从单产品到数据中台的产品战略转型，新业务数据接入周期缩短XXX%。

2.设计的统一数据模型覆盖公司XXX%的核心业务，跨部门数据协作效率提升XXX%，数据需求交付速度提升XXX%。

3.成功落地湖仓一体平台，稳定支撑日均处理数据量XXX TB，数据任务SLA达成率从XX%提升至X

X.X%。

4.建立的数据治理体系使核心数据质量监控覆盖率达XXX%，数据问题数季度环比下降XXX%，有效支撑了数据产品商业化。

5.通过持续优化，年度数据基础设施总成本降低XXX%，累计节省成本约XXX万元。

6.培养的X名工程师已成长为团队核心，主导关键模块开发，团队整体产能提升XXX%。

公司为某大型零售集团打造的统一客户数据底座与赋能平台项目。原有数据分散在数十个独立业务系统中，存在严重的数据孤岛与口径不一问题，导致客户全景视图缺失，营销活动响应率长期低于X%。项目需在X个月内整合线上商城、线下门店、CRM等XX个数据源，处理日均增量数据超XXX亿条，构建统一的客户标签体系与实时分析能力，以支撑精准营销与会员运营。

项目业绩：

1.成功整合XX个数据源，形成包含XXX万会员的统一客户视图，数据产出时效达到T+1离线与秒级实时。

2.基于中台的客户标签体系，支撑了XXX+场精准营销活动，平均营销响应率从X%提升至X%，活动GMV累计增加XXX万元。

3.数据中台稳定运行超XXX天，核心数据任务SLA达到X

X.X%，数据质量监控问题闭环率达XXX%。

4.项目成为公司标杆案例，直接推动与同一集团内其他X个事业部达成合作，带来后续合同金额超XXX万元。

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，参与高校科研数据管理平台课程设计，使用Java与MySQL开发数据采集与统计模块，实现多维度报表生成。熟悉Linux操作系统与Shell脚本编程，掌握SQL性能调优基础方法。