Hadoop数据挖掘工程师简历范文全文
自我评价
5年大数据与数据挖掘经验，熟悉Hadoop生态（HDFS、MapReduce、Hive、Spark），具备数据仓库建模与用户行为分析落地能力。主导过亿级日志数据清洗与特征工程，模型上线后核心转化率提升12%。擅长SQL调优与离线任务治理，能独立完成从需求到模型交付的全流程。
工作经历
浙江数智云科技有限公司
大数据电商
杭州
Hadoop数据挖掘工程师
HiveSpark
2022年4月 - 至今
- 负责电商用户行为日志的Hive数仓分层建设，重构订单宽表，每日任务耗时由4小时降至1.5小时。
- 基于Spark MLlib构建用户流失预警模型，召回率提升至82%，支撑运营挽回月均GMV约60万元。
- 主导Hadoop集群离线任务治理，合并小文件并优化MapReduce参数，存储成本下降18%。
杭州聚数信息技术有限公司
SaaS企业服务
杭州
大数据开发工程师
HadoopMapReduce
2020年7月 - 2022年3月
- 使用MapReduce与Hive完成多源业务数据清洗入库，日处理日志量约8TB，数据准确率达99.5%。
- 参与用户标签体系搭建，输出200+画像标签，支撑精准营销活动ROI提升15%。
项目经验
电商用户流失预测模型 - 数据挖掘负责人
2023年9月 - 2024年6月
- 负责特征工程与样本构建，基于Spark完成用户行为序列特征提取，模型AUC由0.71提升至0.79。
- 设计离线调度与监控方案，任务失败自动告警，模型日更稳定性达99.9%。
用户行为数仓建设 - 核心开发
2022年8月 - 2023年6月
- 主导Hive数仓分层与分区规范制定，输出30+核心指标口径文档，跨部门取数效率提升40%。
- 通过数据倾斜治理与压缩格式优化，核心报表产出时间由2小时缩短至40分钟。
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9月 - 2020年6月
主修数据挖掘、数据库系统、统计学；获校级二等奖学金。
专业技能
Hadoop生态（HDFS/MapReduce/Hive）
Spark / Spark MLlib
SQL调优与数仓建模
Python数据分析（Pandas/NumPy）
数据挖掘算法（分类/聚类/特征工程）
Linux Shell与任务调度
证书与认证
阿里云大数据工程师认证（ACP） - 阿里云
2023年11月
证明大数据平台规划与开发能力。
数据库系统工程师（软考中级） - 工业和信息化部
2021年6月
证明数据库设计与管理能力。
其他信息
到岗时间:
可接受短期出差，离职状态一周内到岗。
语言能力:
CET-6，可阅读英文技术文档。
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