在大学期间，系统学习了计算机科学与技术相关课程，包括数据结构、算法设计、数据库原理等。通过课程作业和项目实践，掌握了扎实的理论基础和编程技能。积极参与学校组织的编程竞赛，锻炼了团队协作和问题解决能力。

• 负责公司大数据平台的开发与维护，参与数据仓库的设计与优化，提升数据查询效率30%以上。
• 运用Hadoop、Spark等大数据技术，处理海量数据，实现数据的清洗、转换和加载（ETL），日均处理数据量达TB级。
• 与业务团队紧密合作，分析业务需求，设计并开发数据报表和可视化工具，为业务决策提供数据支持。
• 优化数据处理流程，降低系统资源消耗，提高系统稳定性和可靠性。

• 主导公司大数据项目的技术方案设计与实施，带领团队完成数据采集、存储和分析工作。
• 优化数据处理算法，将数据处理时间缩短50%，提高了数据分析的时效性。
• 负责与外部合作伙伴的数据对接和交互，确保数据的准确传输和共享。
• 参与公司技术架构的规划和演进，引入新技术和工具，提升团队的技术水平和开发效率。

• 该项目旨在构建一个智能推荐系统，为用户提供个性化的商品推荐。
• 负责数据预处理模块的开发，对用户行为数据、商品数据等进行清洗、转换和特征工程。
• 运用Spark MLlib进行机器学习模型训练，包括协同过滤、深度学习等算法，提高推荐准确率20%。
• 设计并实现推荐结果的实时计算和展示，支持高并发访问，日均处理请求量达百万级。

• 参与公司数据中台项目，负责数据仓库的建设和管理。
• 设计并实现数据分层架构，包括ODS、DWD、DWS和ADS层，提高数据的复用性和可维护性。
• 运用Hive进行数据建模和SQL开发，实现数据的批量处理和分析。
• 搭建数据质量监控体系，确保数据的准确性和完整性，数据质量问题率降低80%。