在大学期间，系统学习了计算机科学与技术专业的核心课程，包括数据结构、算法设计、数据库原理等。通过课程学习和实践项目，掌握了扎实的计算机基础知识和编程技能。积极参与学校组织的编程竞赛和社团活动，锻炼了团队协作和问题解决能力。

• 负责公司数据仓库的ETL开发工作，参与数据抽取、转换和加载流程的设计与优化。
• 开发了多个复杂的数据转换脚本，提高了数据处理效率30%以上。
• 与业务部门紧密合作，理解业务需求，设计并实现数据报表和数据分析模型。
• 参与数据质量监控和数据治理工作，确保数据的准确性和一致性。

• 主导公司大数据平台的ETL架构设计和优化，负责核心ETL流程的开发和维护。
• 带领团队完成多个大型数据迁移项目，涉及数据量超过TB级，确保数据迁移的准确性和高效性。
• 优化ETL作业调度策略，减少作业运行时间50%，提高系统资源利用率。
• 与上下游团队（如数据采集、数据分析团队）进行技术对接和协作，推动数据平台的整体建设。

• 项目背景：公司需要整合多个业务系统的数据，构建统一的数据仓库，为业务分析和决策提供支持。
• 项目职责：作为ETL开发负责人，负责设计和开发ETL流程，实现数据从源系统到数据仓库的抽取、转换和加载。
• 技术实现：使用ETL工具（如Informatica）开发数据抽取脚本，处理复杂的数据转换逻辑（如数据清洗、数据映射、数据聚合等），确保数据质量。
• 项目成果：成功构建数据仓库，实现数据的实时同步和批量加载，支持了多个业务部门的数据分析需求，提高了数据分析效率40%。

• 项目背景：随着公司业务的快速发展，数据量急剧增加，原有ETL系统性能瓶颈凸显，需要进行优化升级。
• 项目职责：分析ETL系统性能瓶颈，提出优化方案，负责核心代码的优化和重构。
• 技术实现：优化数据抽取策略，采用并行处理技术提高数据抽取速度；优化数据转换算法，减少数据处理时间；优化数据加载方式，提高数据加载效率。
• 项目成果：优化后的ETL系统性能提升60%，能够支持更大规模的数据处理，满足了公司业务发展的需求。