在大学期间，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、算法设计、操作系统、数据库原理等。通过理论学习与实践操作相结合，掌握了扎实的计算机基础知识，为后续从事大数据架构师工作奠定了坚实的理论基础。积极参与学校组织的各类编程竞赛和项目实践，锻炼了团队协作能力和问题解决能力，培养了对技术的浓厚兴趣和创新思维。

• 负责公司大数据平台的整体架构设计与优化，构建了高性能、高可用的分布式数据处理系统，支撑了公司核心业务的大数据分析需求，使数据处理效率提升了 40%。
• 带领团队进行数据仓库的建设与维护，设计并实施了星型模型和雪花模型相结合的数据仓库架构，整合了公司多源异构数据，数据质量提升至 99.5%。
• 主导大数据技术选型与方案制定，引入 Spark、Flink 等先进技术框架，优化数据处理流程，降低了 30%的计算资源成本。
• 与业务部门紧密合作，深入理解业务需求，提供数据驱动的解决方案，支持了多个业务线的增长，如精准营销项目使客户转化率提升了 25%。
• 负责团队技术培训与人才培养，制定了系统的培训计划，提升了团队整体技术水平，培养了多名技术骨干。

• 参与公司大数据平台的搭建与升级，设计了实时数据处理与离线数据处理相结合的架构，满足了业务对数据时效性和准确性的双重要求。
• 负责数据湖的规划与建设，实现了海量数据的统一存储与管理，数据存储成本降低了 20%。
• 优化数据ETL流程，采用自动化调度工具，提高了数据抽取、转换和加载的效率，减少了人工干预，数据更新延迟从小时级缩短至分钟级。
• 与研发团队合作，推动大数据技术在公司产品中的应用，如用户行为分析系统，为产品优化提供了有力的数据支持，使产品用户活跃度提升了 15%。
• 参与制定公司大数据技术规范与标准，确保项目开发的一致性和规范性，提高了团队开发效率。

• 项目背景：随着公司业务的快速发展，用户规模不断扩大，传统的数据处理方式已无法满足实时数据分析的需求，亟需构建一个实时大数据分析平台。
• 项目目标：实现对用户行为数据的实时采集、处理和分析，为业务部门提供实时决策支持，提升用户体验和业务增长。
• 项目成果：设计并实施了基于 Flink 的实时数据处理架构，实现了每秒万级数据的实时处理。构建了实时数据可视化平台，提供了丰富的图表和报表，使业务人员能够实时监控业务指标。通过实时数据分析，及时发现并解决了多个业务问题，如用户流失预警，使客户留存率提升了 10%。

• 项目背景：公司积累了大量的历史数据，但数据分散在各个系统中，缺乏统一的管理和分析，无法充分发挥数据价值。
• 项目目标：整合公司多源异构数据，构建企业级数据仓库，实现数据的统一存储、管理和分析，为公司战略决策提供数据支持。
• 项目成果：设计了数据仓库的架构，采用了 Kimball 维度建模方法，构建了星型模型的数据仓库。开发了数据集成平台，实现了数据的自动化抽取、转换和加载。建立了数据分析指标体系，提供了丰富的数据分析报表和可视化工具。通过数据仓库的建设，使公司数据分析效率提升了 50%，为公司节省了大量的人力和时间成本。