ETL数据开发工程师简历范文全文
自我评价
5年数据仓库与ETL开发经验，熟悉离线/实时数据链路建设，主导过多个TB级数据集成与数仓分层项目。精通SQL、Hive、Spark、Flink及Kettle等工具，具备数据质量治理与任务性能调优能力。擅长业务需求拆解与数据口径对齐，保障核心指标稳定交付。
工作经历
上海数联科技有限公司
上海
大数据服务电商
ETL数据开发工程师
2021年3月 - 至今
离线数仓实时链路
- 负责电商交易域ODS到DWD层ETL开发，累计接入60余张源表，日均处理数据量约3TB，任务准时率达99.5%。
- 重构核心订单宽表链路，优化Join与分区策略，任务运行时长由4小时缩短至1.5小时，资源消耗下降35%。
- 搭建数据质量监控规则80余条，实现空值、主键重复与金额异常自动告警，线上数据事故减少约60%。
杭州云帆信息技术有限公司
杭州
企业服务SaaS
数据开发工程师
2018年7月 - 2021年2月
数据集成报表开发
- 使用Kettle与DataX完成多业务系统数据集成，支撑管理层日报与周报需求，报表产出时效由T+2提升至T+1。
- 参与搭建用户行为分析宽表，沉淀20余个通用指标口径，减少业务方重复取数需求约40%。
项目经验
集团实时数仓建设
2023年4月 - 2024年6月
ETL开发负责人
- 基于Flink+Kafka搭建实时订单与支付数据链路，端到端延迟控制在5秒内，支撑大促实时看板。
- 设计实时与离线统一口径方案，解决指标不一致问题，核心GMV指标与离线结果误差小于0.5%。
- 输出开发规范与任务上线流程文档，团队新人上手周期由2周缩短至1周。
历史数据迁移与数仓分层重构
2022年5月 - 2022年12月
核心开发
- 主导Oracle到Hive的历史数据迁移，累计迁移数据约8TB，校验通过率100%。
- 按ODS/DWD/DWS/ADS重构分层模型，减少重复计算任务约30%，下游查询效率提升约50%。
工作成果
链路性能优化
核心订单链路运行时长缩短62%，年度计算资源成本节省约20万元。
数据质量治理
建立覆盖交易、支付、用户域的监控体系，数据事故同比下降60%。
团队协作与规范
牵头制定ETL开发与上线规范，推动3个业务团队统一数据口径。
证书与认证
阿里云大数据工程师认证（ACP） - 阿里云
2023年11月
覆盖MaxCompute、DataWorks等云上数据开发与治理能力。
数据库系统工程师（软考中级） - 工业和信息化部
2020年6月
证明数据库设计、SQL开发与数据管理能力。
教育背景
南京理工大学
211双一流
计算机科学与技术 本科
南京2014年9月 - 2018年6月
主修数据库原理、数据仓库与数据挖掘、操作系统等课程，毕业设计为基于Hive的日志分析平台。
专业技能
SQL/Hive SQL
Spark
Flink
Kettle/DataX
Python
数据仓库建模
调度工具（Azkaban/DolphinScheduler）
MySQL/Oracle
Linux Shell
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