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常怀探索之心，以实干沉淀自身价值
我着迷于用代码清洗和调度海量数据，享受将散落的信息梳理成干净、可信的管道。严谨与细节控，对数据质量近乎偏执，绝不让脏数据流入下游。扎实掌握Spark、Kafka、Flink等流批处理框架，熟悉数仓分层与SQL调优，习惯从业务痛点反推技术方案。沟通主动、乐于跨团队对齐口径，相信好的ETL工程师是数据价值的守门人。
擅长诊断ETL任务瓶颈，通过调整Spark Shuffle分区数和内存管理参数，消除数据倾斜，显著提升批处理效率。
曾重构增量同步脚本的数据抽取逻辑，将全表扫描改为基于游标的分段读取，使千万级数据同步耗时降低60%。
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