Python数据分析师晋级简历,适合3-5年工作经验的Python数据分析师招聘投递,也适合其他相关岗位简历参考
陈媛媛Abbey
188-8888-8888
abbey@wondercv.com
大数据工程师
个人总结
拥有3-5年大数据领域经验,精通Hadoop生态系统、Spark、Flink等分布式计算框架,具备丰富的数据仓库设计、ETL开发及数据建模能力。擅长利用Python、SQL等语言进行数据分析与挖掘,曾主导XX项目,成功将数据处理效率提升30%,有效支持业务决策。现寻求大数据工程师转型机会,期望在更具挑战性的岗位上贡献专业技能。
工作经历
超级公司
2022年01月
-
2025年12月
高级数据分析师 数据分析部
北京
- 负责构建和维护公司核心数据仓库,设计并实现高效的ETL流程,确保数据准确性和及时性。
- 利用Spark和Hive对海量数据进行处理和分析,提取关键业务洞察,为产品优化和市场策略提供数据支持。
- 开发和优化SQL查询,提升数据检索效率,支持业务部门的即席查询需求。
- 主导XX项目,通过数据驱动的方式优化用户推荐算法,使推荐点击率提升15%,转化率提升8%。
- 使用Python进行数据清洗、特征工程和构建机器学习模型,为业务预测和风险控制提供技术支持。
- 与产品、运营团队紧密合作,理解业务需求,将数据转化为可执行的业务建议。
超级公司
2020年01月
-
2021年12月
数据分析师 业务分析组
北京
- 参与公司数据平台的搭建和维护,协助完成数据采集、清洗和存储工作。
- 编写SQL脚本,进行日常数据报表制作和数据质量检查。
- 协助高级分析师进行数据分析项目,学习并应用数据分析工具和方法。
- 支持业务部门的数据需求,提供基础数据分析报告。
- 参与XX项目的数据分析工作,为项目决策提供数据支持。
超级公司
2019年07月
-
2019年12月
数据分析实习生 数据科学团队
北京
- 协助进行数据收集和整理工作,熟悉公司数据体系。
- 学习使用Excel和SQL进行基础数据分析。
- 参与数据报表制作,协助完成数据验证。
- 学习数据分析的基本流程和方法。
项目经历
基于Spark的实时数据处理平台建设
2023年01月
-
2024年06月
项目负责人
北京
- **情境:**公司现有数据处理系统无法满足业务快速增长对实时数据分析的需求。
- **任务:**负责设计并实现一个基于Spark Streaming/Structured Streaming的实时数据处理平台,支持秒级数据响应。
- **行动:**
- - 调研并选型了Spark Structured Streaming作为核心处理引擎,设计了数据流处理架构,包括数据源接入(Kafka)、流式计算逻辑、状态管理及结果输出(HDFS/Hive/数据库)。
- - 使用Scala/Python开发了数据清洗、转换和聚合的流处理作业,并实现了容错和 Exactly-once 语义。
- - 集成了Kafka作为消息队列,实现了高吞吐量的数据接入。
- - 优化了Spark的Shuffle、内存管理等参数,提升了处理性能和稳定性。
- - 搭建了监控告警系统,实时监测平台运行状态。
- **结果:**成功上线实时数据处理平台,将关键业务指标的响应时间从分钟级缩短至秒级,数据处理能力提升了2倍,有效支持了实时风控和精准营销业务。
用户行为分析平台优化项目
2021年06月
-
2022年12月
核心开发成员
北京
- **情境:**现有用户行为分析平台数据处理效率低下,无法满足日益增长的用户数据量和分析需求。
- **任务:**参与平台优化项目,提升数据处理性能和分析效率。
- **行动:**
- - 使用Hive和Spark SQL重写了部分低效的SQL查询和ETL脚本,优化了数据存储和访问模式。
- - 引入了ORC/Parquet等列式存储格式,显著提升了查询性能。
- - 参与了数据模型的优化设计,减少了数据冗余,提高了查询的灵活性。
- - 协助开发了用户画像标签生成模块,利用机器学习算法对用户进行精细化分类。
- **结果:**平台整体数据处理速度提升了40%,用户行为分析的响应时间缩短了30%,为精细化运营提供了更及时、准确的数据支持。
其他
- 技能: Hadoop, Spark, Flink, Hive, Kafka, SQL, Python, Scala, Shell, Linux, 数据仓库, ETL, 数据建模, 数据分析, 数据挖掘, 机器学习基础, Docker, Git
- 语言: CET-6





















