AMAZING RESUME · MORNING LIGHT
牛敬业
ETL数据迁移工程师
188****6540niu****@***.com北京30男ETL数据迁移工程师在职北京20k-30k •修读《大规模数据处理》与《云数据库》，完成基于Spark的异构数据源清洗与迁移课程项目，实现TB级日志数据的增量同步，获评优秀设计。
•参加全国大学生大数据竞赛，负责ETL流程设计与性能调优，通过分区裁剪与算子优化使数据转换效率提升40%，团队获省级二等奖。
•• 主导企业级数据中台升级中的全域迁移工作，设计基于Kettle和DataX的弹性ETL管道，实现多源异构数据每日增量同步。
•• 与业务线反复沟通，梳理20+业务域的数据口径，制定字段级映射规范，消除口径差异，最终数据一致率提升至99.5%。
•• 针对历史数据遗留的脏数据问题，编写自动化清洗脚本，结合正则与规则引擎，故障数据修复率超过98%，大幅降低人工干预。
•• 维护ETL调度系统，优化任务并发与重试策略，使整体迁移任务平均耗时缩短40%，并输出标准化运维手册。
•• 负责多个事业部数据汇聚项目，协调研发、测试与业务方资源，推动6个核心项目按时上线，无一延期。
•• 开发基于Spark的轻量级迁移工具，处理半结构化日志与埋点数据，支撑日均TB级数据的高效流转。
•• 搭建数据迁移监控看板，实时跟踪数据延迟、丢失率等指标，将异常发现时间从小时级缩短至5分钟内。
•• 编写《数据迁移最佳实践》内训课程，组织3期团队培训，帮助新员工快速掌握ETL开发与故障排查技巧。
•• 该项目为支撑日均千万级订单的核心交易库向新数据中心迁移，要求零停机、零数据丢失。
•• 作为核心成员，设计基于日志解析的实时同步方案，结合全量+增量方式，将停机窗口控制在15分钟以内。
•• 重构数据转换模块，将历史订单状态码统一为标准化字典，消除下游30+报表的兼容问题。
•• 构建自动化数据校验框架，通过校验和与抽样比对，确保迁移后数据完全一致，业务回访无异常。
•• 参与某大型医疗集团跨院区数据整合项目，涉及电子病历、检查报告等隐私敏感数据。
•• 主导开发数据脱敏与加密传输模块，满足HIPAA合规要求，安全迁移超500万份病历。
•• 优化ETL流程，采用分区并行与增量合并策略，将每日增量同步耗时从6小时降至1.5小时。
•• 项目提前两周上线，数据质量达到99.97%，集团客户复购后续数据服务。
对数据流动的可靠性与效率有近乎偏执的追求，乐于在复杂的数据迁移场景中打磨细节。具备严谨的逻辑排查能力和问题闭环意识，能快速定位数据异常并推动修复。熟练运用主流ETL工具及脚本进行批量处理与性能调优，对数据一致性校验有丰富经验。善于跨团队对齐需求，持续跟进流批一体、数据湖等新技术，期望在数据迁移方向持续积累。
数据迁移与架构设计:
主导TB级数据迁移方案设计，实现MySQL到Greenplum的增量同步，通过数据校验与断点续传机制将延迟降低40%，保障业务连续性。
设计数据分层架构（ODS-DWD-DWS），制定ETL任务调度策略与元数据管理规范，实现字段血缘追溯，下游查询效率提升30%。
