数据采集存储运维开发工程师简历模板

在大学期间，系统学习了计算机基础课程，包括数据结构、算法设计等。通过参与学校组织的编程竞赛，锻炼了自己的逻辑思维和问题解决能力。掌握了扎实的计算机理论知识，为后续从事数据相关工作奠定了基础。

• 负责公司大数据平台的数据采集模块运维工作，保障数据采集任务 7*24 小时稳定运行。通过优化采集脚本，将数据采集延迟从平均 30 分钟降低到 10 分钟以内，提高了数据的时效性。
• 参与设计和搭建了分布式存储系统，采用 HDFS 作为底层存储。负责日常存储系统的容量规划和性能调优，目前存储系统已稳定支撑每天 10TB 以上的数据存储需求。
• 建立了完善的数据备份和恢复机制，定期进行数据备份演练。在一次存储节点故障事故中，凭借快速恢复方案，在 2 小时内恢复了所有数据，保障了业务的连续性。

• 主导了公司新一代数据采集系统的开发工作，采用 Python 语言结合 Scrapy 框架。该系统上线后，数据采集效率提升了 50%，同时支持了更多类型数据源的接入，目前已接入 20 余种数据源。
• 负责存储系统的性能优化，针对 Cassandra 数据库进行调优。通过调整配置参数和数据分片策略，使数据库查询响应时间降低了 40%，满足了业务高峰期的查询需求。
• 带领团队完成了数据仓库的迁移工作，从传统关系型数据库迁移到基于 Hadoop 的数据仓库。制定详细的迁移计划，协调各部门资源，确保数据零丢失，业务无感知迁移。

该项目是为某电商平台搭建数据采集存储平台。负责数据采集模块，采用分布式爬虫架构，每天从多个电商网站采集商品信息、用户评论等数据，数据量达到 50GB 以上。在存储方面，使用 MongoDB 存储非结构化的用户评论数据，通过设计合理的索引，提高查询效率。同时，与数据清洗团队协作，确保采集到的数据质量符合要求。项目上线后，为电商平台的数据分析和决策提供了有力的数据支持，帮助平台优化商品推荐策略，提升用户购物体验。

参与公司内部的日志数据管理项目。负责设计日志数据的采集、存储和分析方案。采用 Flume 进行日志采集，将分散在各个服务器的日志统一收集。使用 Kafka 作为消息队列，实现日志的缓冲和异步处理。存储上选择 Elasticsearch ，方便日志的快速检索和分析。通过该项目，建立了完善的日志管理体系，能够快速定位系统故障和业务问题，为公司节省了大量的故障排查时间。