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在追求中发现可能，在创造中实现价值
13800000000
zhangwei@example.com
北京
30
男
数据仓库开发工程师
在职
北京
20k-30k教育经历
北京邮电大学 - 本科211高校
2012.092016.06
计算机科学与技术
- 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，为数据仓库开发奠定了坚实的理论基础。
- 在校期间参与了多个课程设计项目，锻炼了实际动手能力和团队协作能力。
工作经历
字节跳动 - 数据平台部互联网大厂
2018.072021.12
数据仓库开发工程师数据仓库开发ETL
北京
- 负责公司数据仓库的架构设计与开发工作，基于 Hadoop、Hive 等大数据技术构建了数据仓库平台，支撑了公司多个业务线的数据分析需求。
- 设计并实现了数据仓库的 ETL 流程，将分散在各个业务系统中的数据进行抽取、清洗、转换和加载，保证了数据的准确性和一致性。
- 优化数据仓库的查询性能，通过索引优化、分区表设计等手段，使复杂查询的响应时间从原来的数十分钟缩短到几分钟。
- 与业务团队紧密合作，理解业务需求，提供数据支持，协助业务团队进行数据分析和决策。
百度 - 大数据部创新科技
2022.01至今
数据仓库开发工程师数据仓库架构数据建模
北京
- 参与公司数据仓库的升级改造项目，将原有的传统数据仓库架构迁移到基于云平台的大数据架构上，提升了系统的可扩展性和灵活性。
- 负责数据仓库的建模工作，设计了星型模型和雪花模型，优化了数据存储结构，减少了数据冗余。
- 开发了数据质量监控系统，实时监控数据仓库中的数据质量，及时发现并解决数据质量问题。
- 编写数据仓库相关的技术文档和操作手册，为团队成员提供技术支持和培训。
项目经历
用户行为数据分析项目 - 数据仓库开发负责人
2019.052020.12
字节跳动
- 该项目是为了支持公司的精细化运营，对用户行为数据进行深度分析。我作为数据仓库开发负责人，设计了数据仓库的架构，包括数据存储层、数据处理层和数据应用层。
- 构建了用户行为数据的 ETL 流程，从多个数据源（如 APP 日志、Web 日志等）抽取数据，进行清洗、转换和加载到数据仓库中。
- 开发了用户行为分析模型，如用户留存分析、用户路径分析等，为业务团队提供了数据支持。
- 通过优化数据仓库的查询性能，使报表生成时间从原来的 30 分钟缩短到 5 分钟，提高了数据分析的效率。
企业数据仓库整合项目 - 数据仓库开发工程师
2022.032023.06
百度
- 此项目是为了整合公司内部多个业务系统的数据，实现数据的统一管理和共享。我负责数据仓库的建模工作，设计了企业级数据模型，涵盖了客户、产品、订单等核心业务实体。
- 开发了数据集成平台，实现了不同业务系统之间的数据实时同步和交换。
- 构建了数据仓库的元数据管理系统，对数据仓库中的元数据进行统一管理和维护。
- 通过数据仓库的建设，提高了公司的数据一致性和准确性，为企业决策提供了有力的数据支持。
个人总结
拥有[X]年数据仓库开发经验，熟悉互联网行业的数据仓库架构和技术栈。 熟练掌握 Hadoop、Hive、Spark 等大数据技术，具备丰富的 ETL 开发经验。 具备良好的数据建模能力，能够设计高效的数据模型满足业务需求。 有较强的沟通能力和团队协作精神，能够与业务团队和技术团队紧密合作。
技能专长
Hadoop
Hive
Spark
SQL
数据建模
荣誉奖项
公司优秀员工
其他信息
数据仓库性能优化:
- 熟悉数据仓库性能优化的方法和技巧，如索引优化、分区表设计、查询优化等。
- 能够通过分析查询语句和执行计划，找出性能瓶颈并进行优化。
- 在实际项目中，通过性能优化使复杂查询的响应时间大幅缩短，提高了数据分析的效率。
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