Python数据开发简历范文全文
教育背景
南京理工大学
211双一流
计算机科学与技术 本科
南京2016年9月 - 2020年6月
相关课程：数据库系统、数据仓库、统计学、Python程序设计。
专业技能
Python
SQL
Spark
Airflow
Flink
Hive
荣誉奖项
国家奖学金
全国大学生数学建模竞赛省二等奖
自我评价
4年Python数据开发经验，专注数据仓库建设与ETL管道开发，熟练掌握Python、SQL、Spark与Airflow，具备从数据采集到指标交付的全链路落地能力。主导过万级QPS日志数据入仓与实时指标体系建设，支撑业务决策效率提升40%。
工作经历
上海数联科技有限公司
上海
SaaS企业数据服务
Python数据开发工程师
2022年9月 - 至今
Python数据仓库
- 使用Python与Airflow重构30+条ETL任务调度，任务平均耗时下降35%，数据产出延迟由4小时缩短至1.5小时。
- 基于Spark搭建用户行为数据仓库分层模型，支撑运营核心指标看板，需求交付周期缩短50%。
- 优化MySQL与ClickHouse慢查询与索引设计，核心报表查询响应从12秒降至2秒内。
杭州云启网络科技有限公司
杭州
互联网电商
数据开发工程师
2020年7月 - 2022年8月
ETLHive
- 负责电商订单与商品数据采集清洗，基于Python开发12个爬虫与接口同步任务，日均处理数据量200万条。
- 使用Pandas与SQL构建日销售分析报表，替代人工统计流程，每周为运营团队节省约10小时。
项目经验
实时用户行为数据管道建设
2023年10月 - 2024年6月
数据开发负责人
- 基于Flink与Kafka搭建实时用户行为指标管道，支撑活动大屏实时展示，端到端延迟控制在5秒以内。
- 设计实时数仓分层与指标口径规范，统一12个核心指标定义，减少跨部门口径争议80%。
- 引入数据质量校验规则，异常数据拦截率提升至95%，保障实时看板稳定运行。
BI自动化报表平台迁移
2022年11月 - 2023年8月
核心开发
- 使用Python与Airflow将分散的Excel手工报表迁移为自动化调度任务，覆盖8个业务部门，月度报表产出时间缩短90%。
- 建立MySQL维表与事实表模型并编写调度监控告警，任务失败自动重试，月度故障次数由8次降至1次。
证书与认证
阿里云大数据工程师认证（ACP） - 阿里云
2024年3月
证明云上数据管道、存储与分析能力。
数据库系统工程师（软考中级） - 工业和信息化部
2023年11月
证明数据库设计与管理能力。
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