会员限时优惠
熊帅帅
13800000000
zhangwei@example.com
北京
28
男
ETL数据开发工程师
在职
北京
20k-30k个人总结
拥有[X]年ETL数据开发经验，熟悉互联网行业数据处理流程和业务需求。 熟练掌握Python、Shell、SQL等编程语言，具备扎实的编程基础和数据处理能力。 熟悉主流的ETL工具（如DataX、Kettle）和大数据平台（如Hadoop、Spark），能够根据项目需求选择合适的技术方案。 具备良好的团队协作能力和沟通能力，能够与业务团队、开发团队和测试团队紧密合作，推动项目顺利进行。 对数据敏感，注重数据质量和性能优化，能够通过数据分析和挖掘为业务提供有价值的 insights。
在追求中发现可能，在创造中实现价值
教育经历
北京大学
985
计算机科学与技术
本科
2015.092019.06
- 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，为数据开发工作奠定了扎实的理论基础。
- 参与了学校组织的数据库课程设计项目，独立完成了数据库的设计与优化，提高了实际操作能力。
工作经历
百度
互联网大厂
数据研发部
ETL数据开发工程师
ETL开发Python
2019.072022.06
北京
- 负责公司数据仓库的ETL开发工作，参与了多个数据项目的设计与实施，包括用户行为分析、业务报表生成等。
- 熟练使用Python、Shell等脚本语言进行数据处理和自动化任务，优化了数据处理流程，将数据处理时间缩短了30%。
- 与业务团队紧密合作，理解业务需求，设计并开发了高效的数据抽取、转换和加载方案，确保数据的准确性和及时性。
- 维护和优化数据仓库的性能，定期进行数据清洗和质量检查，提高了数据仓库的稳定性和可用性。
字节跳动
高速发展
大数据工程部
资深ETL数据开发工程师
架构设计团队管理
2022.07至今
北京
- 带领团队完成了公司大数据平台的ETL架构设计与开发，支持了多个业务线的数据需求，处理的数据量达到PB级别。
- 负责ETL工具的选型和评估，引入了开源工具并进行二次开发，提高了开发效率和代码复用率。
- 优化了数据调度策略，采用分布式调度框架，实现了数据的实时处理和批量处理的无缝切换，满足了不同业务场景的需求。
- 建立了数据质量监控体系，通过数据血缘分析和数据校验规则，及时发现和解决数据质量问题，保障了数据的准确性和一致性。
项目经历
电商平台用户行为数据仓库建设
ETL开发负责人
百度
2020.012020.12
- 该项目是为某电商平台构建用户行为数据仓库，用于分析用户购物习惯、商品推荐等业务场景。
- 负责数据抽取模块的开发，从多个数据源（如MySQL、Redis、日志文件）中抽取用户行为数据，包括点击、浏览、购买等行为。
- 设计并实现了数据清洗和转换规则，处理了大量的脏数据和重复数据，将数据质量提升到99%以上。
- 优化了数据加载性能，采用批量加载和分区技术，将数据加载时间从原来的数小时缩短到半小时以内。
- 与数据分析团队合作，提供了高质量的数据支持，帮助业务部门做出了更精准的决策，提升了平台的用户转化率和销售额。
金融风控数据平台建设
ETL开发工程师
字节跳动
2023.012023.06
- 参与了某金融机构的风控数据平台项目，负责ETL数据开发工作。
- 从多个数据源（如银行核心系统、征信系统、第三方数据接口）中抽取客户信息、交易记录、信用评级等数据。
- 设计了复杂的数据转换逻辑，包括数据映射、字段计算、数据聚合等，为风控模型提供了准确的数据输入。
- 实现了数据的实时同步和批量更新，确保了风控数据的及时性和完整性。
- 优化了数据存储结构，采用列式存储和分区表，提高了数据查询性能，满足了风控系统对实时性和准确性的要求。
技能专长
Python
Shell
SQL
DataX
Kettle
Hadoop
Spark
荣誉奖项
百度优秀员工（2021年）
字节跳动技术创新奖（2023年）
其他信息
数据治理经验:
- 参与了公司数据治理项目，制定了数据标准和规范，建立了数据质量监控体系。
- 负责数据血缘分析和数据生命周期管理，提高了数据的可管理性和可追溯性。
- 通过数据治理，优化了数据流程，降低了数据维护成本，提升了数据价值。
技术分享与培训:
- 多次在公司内部进行技术分享，包括ETL开发技巧、大数据平台实践等主题，提升了团队的技术水平。
- 参与了新员工的培训工作，帮助他们快速掌握ETL开发技能，适应工作岗位。
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