• 系统学习了计算机专业课程，包括数据库原理、数据结构与算法等，为ETL数据库开发奠定扎实理论基础。 • 参与学校组织的数据库实践项目，熟悉数据库设计与优化流程。

• 负责公司核心业务系统的数据抽取、转换和加载工作，涉及多个数据源（如MySQL、Oracle）。 • 优化ETL流程，将数据处理时间从原来的2小时缩短至45分钟，提高数据时效性。 • 与业务团队紧密合作，根据业务需求设计数据模型，支持数据分析和决策。 • 维护和监控ETL作业，及时处理数据异常，确保数据质量和系统稳定性。

• 主导公司大数据平台的ETL架构设计与实施，支持海量数据（日均处理数据量超10TB）的高效处理。 • 带领团队完成多个重要项目的数据迁移工作，确保数据零丢失、业务零中断。 • 引入新的数据处理技术（如分布式计算框架），提升团队整体开发效率30%。 • 制定ETL开发规范和最佳实践，组织内部培训，提升团队技术水平。

• 该项目为公司电商平台的用户行为数据分析系统。 • 负责从多个业务系统（订单系统、用户系统等）抽取用户行为数据（日均数据量500万条）。 • 设计复杂的数据转换逻辑，如用户行为路径分析、购买偏好计算等。 • 优化数据加载性能，采用分区表、索引优化等技术，使数据加载速度提升2倍。 • 项目上线后，为运营团队提供精准的用户行为分析报告，助力营销活动效果提升20%。

• 参与公司金融风控系统的数据支持项目。 • 从银行征信系统、第三方数据平台等抽取数据（涉及数据字段超200个）。 • 进行数据清洗和标准化处理，确保数据一致性和准确性。 • 构建数据仓库模型，支持风控模型的训练和评估。 • 项目实施后，风控模型的准确率提升15%，有效降低公司金融风险。