实时数据仓库工程师简历范文全文
自我评价
6年数据仓库与实时计算经验，深耕电商与金融行业实时数仓建设，熟练使用Flink、Kafka、Hive、Spark及阿里云MaxCompute。主导过日均百亿级消息的实时数仓项目，将核心报表时效从T+1提升至分钟级，支撑运营决策与风控场景。
专业技能
Flink 实时计算
Kafka 消息队列
Hive / Spark 离线开发
SQL 与数仓建模
阿里云 MaxCompute / DataWorks
Java / Scala 开发
工作经历
杭州云析数据科技有限公司
大数据服务电商
杭州
实时数据仓库工程师
Flink实时数仓
2022年9月 - 至今
- 负责电商实时数仓分层设计与开发，基于Flink+Kafka构建ODS至DWS链路，支撑日均80亿条订单与埋点数据处理。
- 优化实时任务状态管理与资源配置，核心链路端到端延迟由5分钟降至40秒，任务稳定性提升至99.95%。
- 主导实时指标口径治理，统一200余个核心指标，减少下游重复开发约30%。
上海数联信息技术有限公司
金融科技企业服务
上海
数据仓库开发工程师
Hive数据建模
2020年7月 - 2022年8月
- 参与金融风控数仓建设，使用Hive与Spark完成贴源层到汇总层开发，日均处理数据量约15TB。
- 重构历史缓慢变化维与分区策略，核心报表产出时间提前2小时，月度调度失败率下降60%。
项目经验
电商实时数仓平台建设 - 实时数仓负责人
2023年2月 - 2024年6月
- 设计Kafka分层Topic与Flink实时宽表方案，支撑大促期间峰值每秒12万条消息写入，无积压故障。
- 搭建实时数据质量监控与告警体系，问题发现时间由小时级缩短至5分钟内，保障大促核心看板稳定。
用户行为实时分析链路 - 核心开发
2022年5月 - 2022年12月
- 基于Flink SQL构建埋点实时清洗与聚合链路，支撑运营实时漏斗与留存分析，日活看板延迟降至1分钟。
- 通过维表异步关联与本地缓存优化，任务资源消耗降低约25%，月度计算成本节省近3万元。
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、数据结构与分布式计算，GPA 3.6/4.0，通过CET-6。
证书与认证
阿里云大数据工程师认证（ACP） - 阿里云
2023年9月
证明云上数据集成、计算与数仓建设能力。
数据库系统工程师（软考中级） - 工业和信息化部
2021年5月
证明数据库设计与数据管理能力。
工作成果
实时链路提速
将核心实时数仓端到端延迟从5分钟压缩至40秒，支撑分钟级运营决策。
大促稳定性保障
连续三年双11大促实时链路零重大故障，峰值吞吐达每秒12万条。
成本优化
通过资源与缓存优化，实时计算月度成本降低约25%。
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