•课程基础：深入学习数据结构、算法设计、操作系统、数据库原理等核心课程，连续两年获得校级优秀课程设计奖，为数据监控逻辑设计打下扎实基础。
•编程与ETL实践：熟练使用Java、Python及SQL，在《数据库系统》课程设计中独立完成从MySQL到HDFS的增量ETL作业，并加入数据完整性校验与脏数据隔离机制。
•项目经验：参与校园数据监控平台开发，负责数据采集层与实时告警模块，利用Python脚本实现多源日志的清洗与统一上报，将异常发现时间从分钟级缩短至秒级。
北京某数据科技有限公司 - 数据开发部高新技术企业数据服务
2016.07-2019.06
ETL数据监控工程师数据流监控ETL作业调度数据异常检测数据质量保障
北京
•负责公司数据仓库ETL流程的日常监控与维护，通过重构监控脚本并引入分区调度机制，将数据延迟从平均25分钟压缩至10分钟以内。
•参与构建数据质量监控体系，制定覆盖完整性、一致性、及时性等多维度的数据质量规则，推动数据错误率从4.5%降至0.8%以下。
•与开发团队紧密配合，快速响应ETL流程中的各类异常告警，平均每月处理故障60余起，问题解决率达到99%以上。
•针对ETL工具进行系统性性能调优，在一次历史数据迁移任务中，通过优化并行度与压缩策略，将原计划2.5天的处理时间缩短至1天。
北京另一数据智能企业 - 数据技术部行业领先创新型企业
2019.07-2021.10
高级ETL数据监控工程师团队管理实时监控架构业务需求对接技术培训
北京
•带领5人团队负责公司核心业务系统的ETL数据监控工作，制定标准化监控流程与值班规范，团队整体效率提升30%。
•主导多个复杂ETL链路（日处理数据量达TB级）的监控方案设计，引入实时流计算引擎，实现关键数据异常的秒级响应。
•与业务部门定期沟通，深入理解数据消费场景，根据反馈优化了12个ETL流程，业务部门数据使用满意度显著提升。
•组织技术分享与内部培训10余次，通过实战演练培养出2名能够独立承担复杂监控项目的工程师。
•项目背景：公司启动数据湖建设，需要将多源异构数据经由ETL加工入湖，并全程监控数据流转质量。
•项目职责：作为核心成员，设计ETL数据监控方案。基于开源组件搭建了全流程监控平台，覆盖作业状态、数据吞吐、异常日志等维度，并集成告警通知。
•项目成果：保障了数据湖建设期间数据稳定传输，数据丢失率降至0.05%以下。该监控方案作为标准化模块推广至其他业务线，每年节省人力监控成本约60万元。
ETL平台自动化监控与智能预警系统建设 - 负责人
2020.01-2020.06
•项目背景：为支撑业务高速增长，公司对旧有ETL平台进行升级，亟需提升监控的智能化水平。
•项目职责：负责数据监控模块的设计与开发。引入机器学习算法对历史监控数据进行分析，预测ETL任务性能瓶颈；重构告警规则引擎，将误报率从30%降至10%以下。
•项目成果：新ETL系统上线后稳定运行，数据处理能力提升2倍。通过智能预警，每月减少无效排查耗时约25工时，显著降低了运维负担。
实时计算与数据异常预警:
熟悉Flink、Kafka等流处理组件的运行原理，在个人实验中搭建了基于Flink CDC的订单状态变化监控管道，实现端到端延迟低于500ms的实时追踪。
将流处理能力应用于关键业务指标的秒级异常检测，通过自定义UDF与规则引擎，实现数据断流、突增等场景的钉钉/邮件自动告警，保障了数据链路的可靠性。
