• 系统学习了计算机原理、数据结构与算法、数据库原理等专业课程，为大数据开发打下坚实基础。 • 在校期间多次参与编程竞赛，锻炼了逻辑思维和代码能力。

• 负责公司大数据平台的架构设计与开发，采用Python编写数据清洗、转换、加载（ETL）脚本，处理每日TB级别的数据，数据处理效率提升30%。 • 参与构建实时数据处理系统，使用Flask框架搭建API接口，为业务部门提供实时数据查询服务，日均响应请求10万+。 • 优化Hadoop集群的资源调度，通过调整Python编写的MapReduce任务参数，使集群资源利用率提高25%。

• 主导公司用户行为分析系统的开发，使用Python结合Spark进行数据挖掘，从海量用户行为数据中提取关键指标，为产品优化提供数据支持，助力产品转化率提升15%。 • 设计并实现数据仓库的分层架构，通过Python脚本自动化管理数据仓库的元数据，减少人工维护成本40%。 • 带领团队完成与第三方数据平台的对接工作，编写Python接口实现数据的安全、高效传输，日均传输数据量达500GB。

• 项目背景：为某金融机构构建客户信用评分模型，通过分析客户的海量金融交易数据等评估信用风险。 • 技术实现：使用Python的Scikit-learn库进行数据预处理、特征工程，构建机器学习模型（如随机森林、逻辑回归）。 • 成果：模型准确率达到90%，有效帮助金融机构识别高风险客户，降低坏账率10%。

• 项目背景：为某视频平台优化视频推荐算法，提高用户观看时长和留存率。 • 技术实现：基于Python的TensorFlow框架搭建深度学习推荐模型，利用用户的历史观看、点赞、评论等行为数据进行训练。 • 成果：推荐算法的准确率提升20%，用户人均观看时长增加30分钟，留存率提高8%。