AMAZING RESUME
138****1234niu****@***.com北京28男ETL软件工程师在职北京15k - 25k •设计并实现了基于ETL流程的数据采集模块，利用Python和Airflow调度任务，支撑校园数据分析平台。
•深入课程项目《大数据处理技术》，搭建Hadoop集群并完成从MySQL到Hive的数据抽取与转换，掌握数据清洗方法。
•负责数据中台的ETL开发，使用Kettle和Python设计并实现多源数据抽取、清洗与加载流程，支持零售业务的销售与库存分析。
•参与数据模型设计，优化星型与雪花模型结构，提升数据仓库查询性能30%。
•与运营和财务部门紧密协作，理解业务指标口径，构建关键报表的数据链路。
•监控ETL任务调度，配置任务失败告警与自动重试，确保数据准时产出。
•编写ETL运维手册与代码注释，提升团队协作效率和新成员上手速度。
•负责实时数据平台的ETL开发，基于Apache Flink和Kafka构建流式处理管道，实现金融交易数据的毫秒级清洗与落地。
•参与数据湖建设，使用Hudi和Hive管理海量离线数据，设计分层存储策略。
•与数据科学家配合，提供特征工程的数据预处理支持，赋能风控模型迭代。
•优化Flink作业的反压和checkpoint机制，将端到端延迟从5秒降至1秒以内。
•编写完备的单元测试与集成测试，保证数据处理的准确性和服务的稳定性。
•项目背景：为整合公司ERP、CRM、物流等系统数据，打破信息孤岛，建立统一的数据中台，支撑经营决策。
•项目职责：主导ETL开发，使用Kettle和自定义Python脚本完成异构数据的抽取、清洗、转换与加载。
•技术实现：设计增量与全量同步策略，通过MySQL Binlog和定时任务结合，实现准实时数据同步；利用Kettle的并行处理能力，提升吞吐量。
•项目成果：构建了涵盖订单、客户、供应链等主题的数据中台，数据延迟从T+1缩短至小时级，报表查询响应时间提升50%。
•项目背景：公司需要对千万级用户进行实时行为分析，构建动态画像以驱动推荐和营销策略。
•项目职责：负责实时ETL链路的开发，使用Apache Kafka接入埋点数据，通过Flink进行流式ETL和特征聚合。
•技术实现：采用Flink SQL定义清洗与维度关联逻辑，将处理后的特征写入HBase供推荐系统查询，并利用Redis缓存热点数据。
•项目成果：实现了端到端秒级延迟的用户行为更新，画像准确率提升20%，支撑了个性化推荐点击率上涨15%。
痴迷于将原始数据转化为可信资产，对数据管道有代码级洁癖，执着于高效与容错。为人沉稳细致，习惯从源头校验质量，能敏锐捕捉链路异常；技术栈围绕 SQL 调优、Python 脚本及 Spark、SSIS 等框架，善于构建可维护的 ETL 流程。沟通中注重将业务诉求转译为数据模型，期望在数据工程领域持续交付稳健服务。
ETL工具与数据管道:
精通Kettle、Airflow等ETL编排工具，曾设计过百级任务依赖的调度流水线，并具备增量抽取与全量拉取的调优经验。
数据架构与平台:
熟悉Lambda架构与湖仓一体设计，掌握Hive、Spark等组件的ETL集成，能基于业务需求设计分层数仓模型。
