在学校期间，系统学习了计算机体系结构、数据结构与算法、数据库原理等专业课程，成绩优异。积极参与学校组织的科研项目，锻炼了独立思考和解决问题的能力，培养了良好的学术素养和团队协作精神。

• 负责公司大数据平台架构设计与优化，根据业务需求制定数据解决方案，推动数据资产化进程。
• 带领团队完成数据仓库建设，实现数据统一管理与高效查询，数据查询效率提升 40%。
• 与业务部门紧密合作，分析业务痛点，设计数据模型，支持业务决策，助力业务增长 30%。
• 引入新技术与工具，如实时计算框架等，提升数据处理实时性，降低数据延迟。
• 制定数据质量监控体系，确保数据准确性与完整性，数据错误率降低至 1%以下。

• 参与公司数据中台搭建，负责数据采集、清洗、转换等工作，保障数据流入的稳定性与准确性。
• 设计并优化数据存储方案，采用分布式存储技术，提升数据存储容量与访问速度。
• 开发数据报表与可视化工具，为管理层提供决策支持，提高决策效率 20%。
• 与团队成员协作，完成多个数据项目的开发与上线，项目按时交付率达 100%。
• 持续学习行业新技术，引入数据挖掘算法，为业务提供更精准的数据分析。

• 项目背景：公司业务快速发展，原有数据系统无法满足实时数据分析需求，决策效率低下。
• 项目目标：构建实时数据处理平台，实现数据实时采集、处理与展示。
• 项目成果：设计实时数据处理架构，采用 Kafka 进行数据采集，Flink 进行实时计算，将数据延迟从分钟级降低至秒级。搭建可视化看板，为业务部门提供实时数据洞察，助力业务快速决策，使业务响应速度提升 50%。

• 项目背景：电商业务数据量庞大，用户行为分析困难，难以精准营销。
• 项目目标：构建用户行为分析数据仓库，支持多维度用户行为分析。
• 项目成果：设计星型数据模型，整合用户注册、浏览、购买等多源数据。开发用户行为分析报表，提供用户留存率、转化率等关键指标分析。通过精准营销，使营销活动 ROI 提升 30%，用户复购率提高 15%。