ETL数据转换工程师简历范文全文
自我评价
5年数据集成与数仓开发经验，专注ETL数据转换、数据清洗与数据质量治理，熟练使用Informatica、Kettle、DataX及SQL、Python完成多源异构数据整合。主导过10余个数据迁移与实时同步项目，日均处理数据量超2亿条，任务平均延迟降低60%。具备较强的业务理解与跨部门协作能力，能独立完成需求分析到上线运维全流程。
专业技能
SQL开发与性能调优
ETL工具（Informatica/Kettle/DataX）
Python数据处理（Pandas/PySpark）
数据仓库建模（维度建模/分层设计）
调度与同步（Airflow/DolphinScheduler/Canal）
数据质量管理与校验
工作经历
杭州云启数据科技有限公司
大数据服务电商数据
杭州
ETL数据转换工程师
ETL开发数据仓库
2022年9月 - 至今
- 负责电商业务数据仓库ETL开发，重构订单与商品主题转换逻辑，任务日均处理量提升至2亿条，核心链路延迟由4小时降至1.5小时。
- 搭建数据质量校验规则库，覆盖空值、主键重复、金额勾稽等120余条规则，数据异常率由3.2%降至0.4%。
- 使用Airflow统一调度300余个转换任务，建立失败告警与自动重跑机制，任务成功率提升至99.6%。
上海数联信息技术有限公司
企业软件数据集成
上海
数据集成开发工程师
数据迁移Kettle
2020年7月 - 2022年8月
- 参与集团多源系统数据迁移项目，使用Kettle与DataX完成ERP、CRM等8个系统数据抽取转换，累计迁移数据超15TB，按期零重大事故上线。
- 编写Python脚本实现增量同步与脏数据清洗，替代人工核对流程，每月节省人工工时约60小时。
- 配合业务方梳理指标口径，输出转换映射文档40余份，需求返工率下降约35%。
项目经验
实时数据同步平台建设 - ETL开发负责人
2023年5月 - 2024年2月
- 基于Canal与Kafka搭建MySQL到数仓的准实时同步链路，支持20余张核心业务表，端到端延迟控制在1分钟内。
- 设计分层转换与幂等写入方案，解决重复消费与数据乱序问题，数据一致性校验通过率达99.9%。
- 上线后支撑运营实时看板与风控预警场景，日均调用量超50万次。
客户主数据清洗与整合 - 数据转换工程师
2021年3月 - 2021年12月
- 针对多系统客户信息重复与格式不一问题，设计标准化转换规则与匹配算法，合并重复客户记录约12万条。
- 建立主数据质量监控报表，客户信息完整率由78%提升至96%，为精准营销提供可靠数据基础。
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
2015年9月 - 2019年6月
主修数据库系统、数据结构、数据仓库与数据挖掘；CET-6，普通话二级甲等。
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、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
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:
已离职，一周内可到岗，可接受短期出差。
技术作品:
GitHub维护ETL转换脚本与数据质量校验工具示例，地址：github.com/chenlei-etl。
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