数据仓库数据挖掘工程师简历范文全文
熊帅帅
数据仓库数据挖掘工程师
专业技能
SQL/Hive
Spark
Flink
Python
数据仓库建模
数据挖掘
教育背景
浙江大学
985211
计算机科学与技术 本科
杭州2016年8月 - 2020年5月
相关课程：数据仓库、数据挖掘、统计学、数据库系统。
荣誉奖项
国家奖学金
全国大学生数学建模竞赛省级一等奖
志愿服务经历
数据分析志愿讲师
杭州公益科技社团
杭州2023年1月 - 至今
- 面向社区青年开展SQL与数据分析入门培训，累计授课6场、覆盖120余人次。
课外活动
数据科学社
学生社团/算法组组长
杭州2018年8月 - 2020年5月
- 带领8人小组完成校园消费数据挖掘课题，产出分析报告3份。
项目经验
电商用户画像与流失预警挖掘项目
数据挖掘负责人
2024年3月 - 2024年5月
- 基于Hive构建300+标签的用户画像体系，支撑推荐与营销场景的精准触达。
- 使用XGBoost搭建流失预警模型，召回率提升至78%，月度挽留转化提升9%。
自我评价
5年数据仓库与数据挖掘经验，熟悉电商及金融风控场景，擅长Hive/Spark/Flink离线与实时链路建设。主导PB级数仓分层建模与用户画像挖掘项目，支撑GMV提升12%。具备扎实的SQL与Python建模能力，注重数据质量与业务价值落地。
工作经历
杭州云数科技有限公司
杭州
互联网电商大数据服务
数据仓库数据挖掘工程师
2022年9月 - 至今
数仓建模数据挖掘
- 负责电商数仓分层建模与ETL开发，任务平均耗时由2.5小时降至40分钟。
- 搭建用户行为实时链路，支撑大促实时看板，指标延迟由15分钟降到2分钟。
- 主导数据质量规则体系建设，核心表异常率下降65%，日常排查工单减少四成。
上海数联信息技术有限公司
上海
金融科技企业数据
数据开发工程师
2020年7月 - 2022年8月
HiveSpark
- 参与金融风控数仓建设，完成120余张主题表开发与口径统一。
- 使用Spark优化离线计算任务，日批处理窗口缩短约3小时，保障业务按时出数。
工作成果
数仓效能提升
推动分层建模与任务治理，离线链路整体时效提升约50%。
挖掘模型落地
流失预警模型上线后服务3条业务线，年化挽留收益超200万元。
数据质量保障
建立6类数据质量校验规则，核心指标口径争议基本清零。
证书与认证
阿里云大数据工程师认证（ACP） - 阿里云
2024年3月
证明云上数据管道与数仓分析能力。
数据库系统工程师（软考中级） - 工业和信息化部
2022年11月
证明数据库设计与管理能力。
其他信息
到岗时间:
离职状态，两周内可到岗，可接受出差。
语言能力
英语（CET-6）可阅读英文技术文档
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