系统学习了计算机原理、数据结构、算法设计等专业课程，掌握扎实的计算机基础知识。在校期间参与过小型数据库系统开发项目，锻炼了编程能力和团队协作能力。

• 负责公司大数据平台Hadoop集群的日常维护与优化，包括节点监控、资源调度等，保障集群稳定运行，使集群资源利用率提升了20%。
• 参与公司用户行为分析项目，使用Hadoop生态组件（Hive、Spark等）进行数据处理与分析，从海量用户数据中提取有价值信息，为产品优化提供数据支持，该项目使产品用户留存率提高了15%。
• 与团队成员协作，优化数据处理流程，将数据处理时间从原来的8小时缩短至5小时，提升了数据处理效率。

• 主导公司大数据存储系统的Hadoop架构设计与搭建，设计合理的数据存储方案，使数据存储成本降低了15%。
• 负责开发基于Hadoop的日志分析系统，实现对海量日志数据的实时采集、清洗、分析，为公司业务监控和故障排查提供有力支持，该系统上线后故障定位时间缩短了30%。
• 组织团队内部技术分享，提升团队成员对Hadoop新技术的掌握程度，带领团队完成多个复杂数据处理任务。

• 项目背景：随着公司业务增长，用户订单数据量急剧增加，原有数据分析方式效率低下，无法满足业务需求。
• 项目内容：使用Hadoop搭建大数据处理平台，利用MapReduce进行订单数据的清洗、转换和统计分析。通过Hive建立数据仓库，存储和管理订单相关数据，方便业务人员进行数据查询和报表生成。
• 项目成果：实现了订单数据的高效处理，将订单数据分析时间从原来的24小时缩短至2小时，为公司运营决策提供了及时准确的数据支持，使公司运营成本降低了10%。

• 项目背景：公司为提升用户体验，需要对用户行为数据进行深入分析，挖掘用户潜在需求。
• 项目内容：基于Hadoop构建用户行为数据处理平台，使用Flume实时采集用户在APP上的浏览、点击等行为数据，通过Spark Streaming进行实时处理和分析。将处理后的数据存入HBase，方便快速查询和展示。
• 项目成果：实现了用户行为数据的实时分析，为产品推荐系统提供了精准的用户画像数据，使产品推荐的点击率提高了25%，提升了用户活跃度。