ETL数据开发工程师简历模板

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、算法设计与分析等，为ETL数据开发工作奠定了坚实的理论基础。在校期间积极参与编程实践项目，锻炼了代码编写和问题解决能力。

• 负责公司数据仓库的ETL流程设计与开发，使用SQL Server Integration Services (SSIS) 工具，实现了多个业务系统数据的抽取、转换和加载，平均每月处理数据量达10TB，确保数据的准确性和及时性。
• 优化ETL作业性能，通过对数据抽取逻辑的重构和索引优化，将部分作业的执行时间从原来的4小时缩短至1.5小时，提高了数据处理效率。
• 与业务部门紧密合作，理解业务需求，设计数据模型，为业务报表和数据分析提供高质量的数据支持。

• 主导公司大数据平台的ETL架构设计，采用Apache NiFi和Spark技术，构建了分布式ETL处理流程，实现了对海量日志数据（日均处理量50TB）的实时清洗、转换和加载。
• 带领团队完成多个复杂数据集成项目，协调跨部门资源，确保项目按时交付。例如，在某电商平台数据迁移项目中，通过制定详细的数据映射规则和测试方案，成功迁移了10亿条交易数据，数据准确率达到99.9%。
• 负责团队内部的技术培训和代码评审，提升团队整体技术水平，培养了3名优秀的ETL开发工程师。

• 项目背景：公司业务快速增长，原有数据仓库无法满足数据分析需求，需要构建新的数据仓库系统。
• 项目职责：作为ETL开发负责人，设计并开发了ETL流程，使用Informatica PowerCenter工具，从多个业务系统（如ERP、CRM）抽取数据。
• 项目成果：实现了数据仓库的按时上线，数据加载性能提升30%，为公司决策提供了准确、及时的数据支持，通过数据驱动业务优化，使公司运营成本降低5%。

• 项目背景：公司拓展新业务领域，需要整合多方数据源（包括第三方API数据、传感器数据等）进行业务分析。
• 项目职责：设计并实现了异构数据源的ETL解决方案，使用Python编写自定义数据抽取脚本，结合Kettle工具进行数据转换和加载。
• 项目成果：成功整合了10+数据源，每日处理数据量2TB，为新业务的市场分析和用户行为分析提供了数据基础，助力新业务在上线3个月内用户增长20%。