数据质量工程师简历模板

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操作简单、制作快速
头像
熊帅帅
phone13800000000
emailzhangwei@example.com
city上海
birth30
gender
job数据质量工程师
job_status在职
intended_city上海
max_salary20k - 25k
教育经历
上海大学
211 高校
计算机科学与技术
本科
2015.092019.06

在校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、数据库原理等。熟练掌握了编程基础,参与过小型校园信息管理系统的开发项目,负责数据库设计与部分功能模块的代码编写,锻炼了逻辑思维和团队协作能力。

工作经历
上海某互联网科技有限公司 - 数据中心互联网行业新锐企业
2019.072022.12
数据质量工程师数据治理质量监控
上海
  • 负责公司核心业务系统的数据质量监控与管理工作。制定数据质量规则,对订单、用户等核心数据进行每日全量校验,发现并修复数据质量问题日均 50 + 条。通过优化数据清洗流程,使数据准确率从 85%提升至 95%以上。
  • 与业务团队紧密合作,深入了解业务需求,针对不同业务场景定制数据质量解决方案。例如在促销活动期间,提前预判数据波动风险,建立实时监控预警机制,保障活动期间数据的准确性与稳定性。
  • 主导数据质量评估体系的搭建,设计多维度的数据质量指标(如完整性、一致性、准确性等),定期输出数据质量报告,为管理层决策提供数据支持。
上海某金融科技服务公司 - 数据服务部金融科技领域领先企业
2023.01至今
资深数据质量工程师团队管理项目交付
上海
  • 带领团队(5 人)承担大型金融客户的数据质量项目。主导需求调研,梳理客户数据质量痛点,制定整体解决方案。在项目中引入自动化数据质量检测工具,实现 80%以上的数据质量检测任务自动化,节省人力成本 30%。
  • 负责数据质量标准体系建设,与客户业务、技术团队共同制定数据质量规范,涵盖客户信息、交易记录等核心数据域。通过严格执行规范,使客户数据质量问题发生率降低 60%。
  • 组织跨部门培训,向客户团队传授数据质量知识与工具使用方法,提升客户数据管理意识与能力。项目交付后,客户满意度达到 98%,成功续约后续数据质量优化服务。
项目经历
公司数据中台数据质量保障项目 - 数据质量工程师
2020.052021.03
上海某互联网科技有限公司
  • 该项目为公司内部数据中台的数据质量保障项目。作为核心成员,参与数据质量平台的设计与开发。负责数据质量规则引擎模块,设计并实现了 20 + 种通用数据质量规则(如字段非空、数值范围校验等),支持规则的可视化配置与动态加载。
  • 主导历史数据清洗工作,针对数据中台存量的 10TB + 历史数据,制定清洗策略。通过多轮清洗(包括空值填充、异常值处理等),使历史数据质量大幅提升,为数据中台的稳定运行奠定基础。
  • 建立数据质量监控 dashboard,实时展示数据质量指标(如数据错误率、修复及时率等),方便团队快速掌握数据质量状况。项目上线后,数据中台的数据质量问题发现与解决效率提升 50%以上。
某电商客户订单数据质量提升项目 - 数据质量工程师
2023.032023.06
上海某金融科技服务公司
  • 参与某电商客户的数据质量提升项目。负责订单数据质量专项治理。对订单数据的全生命周期进行分析,从下单、支付到物流等环节,梳理数据流转过程中的质量风险点。
  • 设计订单数据质量校验方案,包括订单编号唯一性校验、金额计算准确性校验等。通过自动化校验,每日拦截并修复订单数据质量问题 100 + 条。
  • 与客户物流、财务等部门协作,推动数据质量问题的根源解决。例如针对订单金额计算错误问题,发现是系统接口数据传输格式不一致导致,协调技术团队统一接口规范,从源头上杜绝此类问题再次发生。项目实施后,客户订单数据准确率达到 99%以上,因数据质量问题导致的客户投诉减少 80%。
个人总结

拥有多年数据质量工程师经验,熟悉数据治理全流程。具备扎实的技术功底(如 SQL 熟练运用、数据质量工具开发等),能主导数据质量项目从需求分析到落地交付。善于沟通协作,与业务、技术团队紧密配合解决数据质量难题。注重数据质量体系建设与流程优化,有成功提升数据质量指标的实战案例,能为企业数据资产保驾护航。

技能专长
SQL
数据质量规则设计
数据清洗与转换
项目管理
荣誉奖项
2022 年度公司优秀员工
其他信息
数据质量工具使用:

熟练掌握 Informatica Data Quality、Talend Data Quality 等主流数据质量工具,能根据项目需求快速配置工具实现数据质量检测与修复任务。例如在某项目中,利用 Informatica Data Quality 工具的模糊匹配功能,成功清理了客户数据中的重复记录,提升了客户数据的准确性。