在校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、数据库原理、操作系统等。积极参与校内的编程竞赛和项目实践，锻炼了编程能力和团队协作能力。通过不断学习和实践，打下了扎实的计算机理论基础和编程技能，为后续从事数据仓库相关工作奠定了良好的基础。

• 负责数据仓库团队的日常管理与建设，带领团队成员完成数据仓库的架构设计、开发与维护工作。
• 与业务部门紧密沟通，深入理解业务需求，制定数据仓库解决方案，确保数据仓库能够为业务决策提供有力支持。
• 优化数据仓库性能，通过对数据模型的优化、查询语句的调优等方式，使数据查询效率提升 30%以上。
• 引入数据质量管控体系，建立数据质量监控指标，使数据仓库的数据准确率达到 99.9%以上。
• 推动数据仓库技术栈的升级，引入分布式计算框架等新技术，提升数据处理能力和扩展性。

• 参与公司数据仓库的整体架构设计，负责核心数据模型的设计与开发，构建了涵盖用户行为、订单、商品等多个主题的数据模型。
• 开发数据抽取、转换、加载（ETL）流程，实现从多个数据源（如业务数据库、日志系统等）高效、准确地抽取数据，并进行清洗、转换和加载到数据仓库中。
• 优化数据仓库的存储结构和查询性能，通过合理分区、索引设计等方式，使复杂查询的响应时间从原来的分钟级缩短到秒级。
• 与数据分析师、业务人员紧密合作，为他们提供数据支持和技术指导，协助他们从数据仓库中获取所需数据进行分析和决策。
• 参与数据仓库的日常运维工作，包括数据备份、恢复、故障排查等，确保数据仓库的稳定运行。

• 项目背景：随着公司业务的快速发展，原有数据仓库架构在数据处理能力和扩展性方面逐渐无法满足需求，需要进行架构升级。
• 项目目标：构建一个高性能、高扩展性的分布式数据仓库架构，提升数据处理效率和存储容量。
• 我的职责：作为项目负责人，负责整体架构设计、技术选型（选择了 Hadoop、Spark 等分布式计算框架和 Hive 数据仓库工具）、团队协调与项目推进。
• 项目成果：成功上线新的数据仓库架构，数据处理能力提升 5 倍以上，存储容量扩展到 PB 级别。支持了公司多个新业务线的数据需求，为公司的业务增长提供了有力的数据支撑。通过对数据仓库的优化，使数据报表生成时间从原来的数小时缩短到分钟级，大大提高了数据分析的效率。

• 项目背景：公司为了更好地进行用户运营和精准营销，需要构建用户画像数据仓库，整合用户的各种行为数据、属性数据等。
• 项目目标：建立全面、准确的用户画像数据仓库，为用户分群、个性化推荐等业务场景提供数据支持。
• 我的职责：负责用户画像数据仓库的设计与开发，定义用户标签体系（包括人口统计学标签、行为标签、兴趣标签等），开发数据清洗、标签计算等 ETL 流程。
• 项目成果：成功上线用户画像数据仓库，涵盖了千万级用户的标签数据。通过用户画像数据的应用，使营销活动的转化率提升 20%以上，用户留存率提高 15%。为公司的精细化运营提供了强大的数据基础，得到了业务部门的高度认可。