Hadoop大数据开发工程师简历范文全文
自我评价
5年大数据开发经验，专注Hadoop生态离线数仓与实时计算，主导过日均百亿级日志接入与PB级数据仓库建设。熟练掌握Hive、Spark、Flink、HBase与Kafka，具备集群调优与数据治理落地经验。曾将核心报表产出时效提升60%，支撑业务方日均300+数据需求。
专业技能
Hadoop / HDFS / YARN
Hive / Spark SQL 数仓开发
Flink 实时计算
Kafka / HBase
Java / Scala
SQL 调优与数据治理
工作经历
杭州云数智能科技有限公司
大数据服务互联网
杭州
大数据开发工程师
HiveSpark
2022年9月 - 至今
- 负责电商离线数仓建设，基于Hive分层建模，支撑日均300+数据需求，需求交付周期缩短40%。
- 主导Spark任务与YARN资源调优，核心作业平均耗时下降55%，集群资源成本降低约20%。
- 搭建数据质量监控体系，覆盖200+核心指标，数据异常发现时效由天级提升至小时级。
上海数联信息技术有限公司
企业服务数据平台
上海
大数据开发工程师
FlinkKafka
2020年7月 - 2022年8月
- 参与日志采集平台开发，基于Flume与Kafka实现日均50亿条日志接入，链路稳定性达99.9%。
- 使用Flink完成实时指标计算，支撑大促实时看板，端到端延迟控制在3秒以内。
- 负责HBase宽表设计与查询优化，核心接口响应时间由800ms降至200ms。
项目经验
PB级离线数仓分层重构 - 大数据开发负责人
2024年3月 - 2024年5月
- 主导ODS到ADS四层模型重构，统一3000+张表口径，重复开发工作量减少约35%。
- 引入分区裁剪与小文件合并策略，核心链路跑批时间由6小时压缩至2.5小时。
实时用户行为分析平台 - 核心开发
2022年12月 - 2023年2月
- 基于Flink+Kafka搭建实时计算链路，支撑10+业务线实时指标，日处理数据量约20TB。
- 设计状态后端与Checkpoint方案，任务故障恢复时间由10分钟降至1分钟内。
教育背景
浙江工业大学
一本省重点
杭州
计算机科学与技术 本科
2016年8月 - 2020年5月
主修数据库系统、数据结构与算法、分布式系统；CET-6，校级优秀毕业生。
证书与认证
阿里云大数据工程师认证（ACP） - 阿里云
2023年6月
覆盖MaxCompute、DataWorks等云上大数据组件能力。
数据库系统工程师（软考中级） - 工业和信息化部
2021年11月
证明数据库设计与数据管理专业能力。
其他信息
技术积累:
GitHub维护Hadoop与Flink调优实践笔记，累计Star 200+。
到岗时间:
目前离职状态，可一周内到岗，接受短期出差。
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