数据采集自动化DBA简历范文全文
自我评价
6年数据库运维与数据采集自动化经验，熟悉MySQL、Oracle、MongoDB运维调优及Python/Shell自动化开发。主导采集调度平台与数据质量监控建设，支撑日均千万级数据入库，故障恢复时间缩短60%。具备脚本化巡检、备份恢复与容量规划能力，可独立承担采集链路稳定性保障。
工作经历
杭州云数信息技术有限公司
杭州
数据服务互联网
数据采集自动化DBA
2021年3月 - 至今
数据库运维自动化运维
- 负责30+套MySQL/Oracle实例日常运维，通过慢查询治理与索引优化，核心采集库查询耗时下降45%。
- 使用Python与Shell开发巡检、备份校验脚本，替代人工操作，每月节省运维工时约40小时。
- 搭建采集任务监控告警体系，采集失败自动重试与通知，任务成功率由92%提升至99.5%。
浙江数聚网络科技有限公司
杭州
大数据软件服务
数据库运维工程师
2018年7月 - 2021年2月
MySQL数据采集
- 承担MySQL主从集群与MongoDB日常维护，完成分库分表改造，单表数据量从2亿降至可控范围。
- 编写数据采集入库校验脚本，拦截异常数据，数据准确率提升至99.9%。
项目经验
数据采集调度平台建设
2022年4月 - 2023年12月
核心开发与运维负责人
- 基于Airflow重构采集调度流程，统一200+采集任务依赖与重跑机制，任务交付准时率提升至98%。
- 设计采集数据质量校验规则与告警看板，异常发现时间由小时级缩短至5分钟内。
采集库迁移与性能优化
2021年9月 - 2022年3月
数据库负责人
- 主导Oracle到MySQL的数据迁移与采集链路切换，停机窗口控制在30分钟内，零数据丢失。
- 迁移后完成性能压测与索引优化，采集入库吞吐提升约35%。
工作成果
保障数据库稳定运行
建立自动化巡检与备份校验机制，全年数据库重大故障为0，备份可恢复率100%。
提升采集自动化水平
通过脚本化与调度平台建设，采集链路人工干预次数下降80%。
其他信息
到岗时间:
可接受短期出差，一个月内到岗。
作品集:
GitHub 上有自动化运维脚本与采集工具开源项目。
证书与认证
数据库系统工程师（软考中级） - 工业和信息化部
2023年11月
证明数据库设计、运维与优化能力。
阿里云数据库工程师认证（ACP） - 阿里云
2022年6月
证明云上数据库部署与运维能力。
语言能力
英语（CET-6）可阅读英文技术文档，CET-6
教育背景
浙江工业大学
省重点双一流学科
计算机科学与技术 本科
杭州2014年9月 - 2018年6月
主修数据库系统、操作系统、计算机网络；毕业设计为分布式数据采集系统。
专业技能
MySQL/Oracle 运维调优
Python/Shell 自动化脚本
数据采集调度（Airflow/DolphinScheduler）
MongoDB/Redis 运维
Prometheus/Grafana 监控告警
Docker/Kubernetes 容器化部署
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