系统学习了计算机原理、数据结构、算法设计等专业课程，掌握扎实的计算机理论基础。在校期间积极参与编程竞赛，曾获校级二等奖，锻炼了逻辑思维和问题解决能力。

• 负责公司大数据平台的搭建与维护，基于Hadoop、Spark等技术构建数据处理流水线，处理每日TB级别的业务数据，保障数据的实时性和准确性。
• 参与数据仓库建设，设计星型/雪花型模型，优化查询性能，使报表生成时间从小时级缩短至分钟级，提升业务部门数据分析效率30%。
• 与业务团队紧密合作，理解业务需求，开发数据指标体系，为运营决策提供数据支持，如用户增长分析、商品销售预测等。

• 主导公司数据中台项目，设计并实现统一的数据接入、清洗、存储和服务架构，支持多业务线数据共享，降低数据开发成本40%。
• 优化实时计算框架，采用Flink处理实时日志流，将广告点击实时分析延迟从秒级降低至毫秒级，助力广告投放策略实时调整，提升广告收入15%。
• 负责团队技术培训与代码review，带领团队完成多个复杂数据项目，提升团队整体技术水平。

• 项目背景：随着公司业务扩张，用户行为数据量激增，原有的离线数据分析无法满足实时运营需求。
• 项目内容：搭建实时用户行为分析平台，使用Kafka进行数据采集，Flink进行实时计算，Redis存储中间结果，最终将分析结果展示在可视化平台。
• 项目成果：实现用户行为实时监控，如实时转化率、用户留存分析等，帮助运营团队及时调整策略，提升用户活跃度20%。

• 项目背景：公司多个业务线数据分散，数据孤岛问题严重，影响数据分析效率和决策准确性。
• 项目内容：设计数据中台架构，统一数据标准和接口，开发数据资产目录，实现数据自助式查询和使用。
• 项目成果：整合公司80%以上的数据资产，数据查询响应时间从平均30分钟降低至5分钟，提升数据使用效率50%。