ETL数据开发工程师简历范文全文
自我评价
5年数据开发经验，专注ETL数据管道建设与数仓分层建模，熟悉Hive、Spark、Flink及阿里云DataWorks生态。主导过日均亿级数据的离线与实时同步链路，将核心任务延迟降低60%。具备较强的SQL调优与数据质量治理能力，能独立对接业务需求并推动落地。
专业技能
SQL开发与调优
Hive/Spark
Flink实时计算
DataWorks/DataX
Python数据处理
数据仓库建模
Kafka消息队列
Shell脚本
数据质量治理
工作经历
杭州云数智联科技有限公司
互联网电商数据服务
杭州
ETL数据开发工程师
ETL开发数据仓库
2022年9月 - 至今
- 负责电商业务数仓ODS至DWD层ETL开发，日均处理数据量约8TB，任务按时产出率提升至99.5%。
- 重构核心订单同步链路，采用Spark替换原存储过程方案，单批次运行时长由90分钟降至35分钟。
- 搭建数据质量监控规则120余条，实现异常自动告警，数据问题平均发现时间缩短至30分钟内。
上海数聚信息技术有限公司
金融科技数据平台
上海
数据开发工程师
数据接入Hive
2020年7月 - 2022年8月
- 参与金融风控数据平台建设，使用DataX与Kettle完成30余个业务系统数据接入，覆盖表数量超500张。
- 优化Hive SQL执行计划，对10余个慢任务进行分区裁剪与倾斜处理，集群资源消耗降低约25%。
- 编写数据字典与开发规范文档，支撑新同事快速上手，团队需求交付周期缩短约20%。
项目经验
实时数仓用户行为链路建设 - ETL开发负责人
2024年3月 - 2024年5月
- 基于Flink与Kafka搭建用户行为实时入仓链路，支撑埋点数据分钟级可见，服务运营看板与推荐场景。
- 设计分层主题模型与维表关联方案，实时任务端到端延迟稳定在1分钟以内，峰值吞吐达每秒2万条。
- 建立实时任务监控与重启机制，上线后链路可用性保持在99.9%以上。
企业级数据同步平台迁移 - 核心开发
2022年12月 - 2023年2月
- 将原有定时脚本同步方案迁移至DataWorks调度体系，统一管理600余个同步任务，减少人工运维投入。
- 制定增量抽取与断点续传策略，全量初始化时间由12小时压缩至4小时，迁移期间业务零中断。
教育背景
浙江工业大学
省重点双一流学科
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、数据仓库与数据挖掘、分布式计算等课程；CET-6。
证书与认证
阿里云大数据工程师认证（ACP） - 阿里云
2023年6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11月
证明数据库设计与数据管理能力。
其他信息
到岗时间:
在职，离职后两周内可到岗。
出差意愿:
可接受短期出差与项目驻场。
技术积累:
持续维护个人技术笔记，熟悉数据治理与湖仓一体相关实践。
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