在大学期间，系统学习了计算机科学与技术的专业知识，包括编程语言（如Java、Python）、数据库原理、数据结构等。通过课程作业和项目实践，锻炼了自己的编程能力和问题解决能力。同时，积极参与学校的科技社团活动，提升了团队协作和沟通能力。

• 负责公司数据仓库的ETL开发工作，使用Informatica工具进行数据抽取、转换和加载。
• 参与数据模型设计，优化数据仓库架构，提高数据处理效率。
• 处理复杂的数据清洗和转换逻辑，确保数据质量。
• 与业务部门沟通，理解业务需求，提供数据支持。
• 定期监控ETL作业运行情况，及时处理异常问题，保障数据的及时准确交付。

• 带领团队完成大型数据集成项目，使用Talend工具实现跨系统的数据整合。
• 优化ETL流程，将数据处理时间缩短30%，提高系统性能。
• 设计并实施数据质量监控体系，确保数据的准确性和完整性。
• 参与数据平台的架构设计和技术选型，推动技术升级。
• 对团队成员进行技术培训和指导，提升团队整体技术水平。

• 参与公司用户行为分析数据仓库项目，负责ETL部分开发。
• 从多个数据源（如数据库、日志文件）抽取用户行为数据，进行清洗、转换和加载。
• 处理数据量达TB级，优化数据处理性能，确保每日数据按时入库。
• 与数据分析团队合作，提供高质量的数据支持，助力业务决策。
• 该项目上线后，数据分析效率提升50%，为公司运营优化提供了有力的数据支撑。

• 负责公司供应链数据集成项目的ETL开发。
• 整合供应商、采购、库存等多个系统的数据，实现数据的统一管理。
• 设计复杂的数据转换逻辑，处理数据格式不一致、编码差异等问题。
• 搭建数据监控平台，实时监控数据集成过程，及时发现并解决问题。
• 项目实施后，供应链数据的准确性提高90%，为供应链优化提供了可靠的数据基础。