• 系统学习了计算机基础课程，包括数据结构、算法设计、数据库原理等，为数据开发工作奠定了扎实的理论基础。 • 在校期间参与过小型数据处理项目，锻炼了实际操作能力。

• 负责公司核心业务系统的数据抽取、转换和加载工作，优化了多个ETL流程，使数据处理效率提升了30%。 • 与业务团队紧密合作，理解业务需求，设计并开发了多个数据接口，满足了不同部门的数据需求。 • 参与数据仓库的建设和维护，设计了合理的数据模型，确保数据的准确性和一致性。 • 定期对ETL作业进行监控和调优，及时处理数据异常情况，保障数据的及时交付。

• 带领团队完成了公司大数据平台的ETL架构设计和开发工作，支持了PB级数据的处理。 • 主导了数据质量管控体系的建设，通过数据清洗、校验等手段，使数据质量提升了50%。 • 优化了数据调度策略，采用分布式调度框架，降低了任务失败率，提高了系统的稳定性。 • 参与公司数据中台的规划和建设，为业务部门提供了高效的数据服务。

• 项目背景：公司业务快速增长，原有数据处理流程无法满足实时数据分析需求。 • 项目职责：负责设计和开发实时ETL流程，采用Kafka进行数据实时传输，使用Spark Streaming进行数据实时处理。 • 项目成果：实现了数据的实时处理和展示，将数据延迟从小时级降低到分钟级，为业务决策提供了及时的数据支持。

• 项目背景：公司进行数据仓库升级，需要整合多源异构数据。 • 项目职责：负责设计数据抽取策略，开发ETL脚本，处理复杂的数据转换逻辑。 • 项目成果：成功整合了多个业务系统的数据，构建了统一的数据仓库，为公司数据分析和决策提供了有力支持。